Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình - Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.

Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

NGUYỄN VĂN ĐÀO

NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ RỦI RO XÂM NHẬP MẶN KHU VỰC VEN BIỂN THÁI BÌNH – NAM ĐỊNH ỨNG VỚI CÁC KỊCH BẢN MỰC NƯỚC TRIỀU VÀ NƯỚC BIỂN DÂNG

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI, NĂM 2023

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

NGUYỄN VĂN ĐÀO

NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ RỦI RO XÂM NHẬP MẶN KHU VỰC VEN BIỂN THÁI BÌNH – NAM ĐỊNH ỨNG VỚI CÁC KỊCH BẢN MỰC NƯỚC TRIỀU VÀ NƯỚC BIỂN DÂNG

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin cam đoan, Luận án này là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong Luận án là trung thực, không sao chép từ bất

kỳ một nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào Việc tham khảo các nguồn tài liệu đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định

Tác giả Luận án

Nguyễn Văn Đào

LỜI CÁM ƠN

Trong suốt quá trình thực hiện Luận án, NCS nhận được sự hỗ trợ quý báu từ các thầy giáo hướng dẫn, cơ quan đơn vị công tác, trường Đại học Thủy Lợi, gia đình, đồng nghiệp và những người bạn

Đầu tiên xin chân thành gửi tới tập thể hướng dẫn khoa học PGS.TS Nguyễn Mai Đăng

và GS.TS Trần Hồng Thái lời cảm ơn sâu sắc nhất Trong quá trình nghiên cứu, NCS

đã luôn nhận được sự hướng dẫn về mặt chuyên môn cũng động viên về mặt tinh thần của các thầy để hoàn thành luận án

NCS xin gửi lời tri ân đến các nhà khoa học trong ngành thủy văn và tài nguyên nước

đã dành thời gian và tâm huyết để đọc và góp ý cho luận án Đặc biệt là các thầy cô giáo

Bộ môn Thủy văn & Biến đổi khí hậu, Khoa Kỹ thuật Tài nguyên nước, Trường Đại học Thủy lợi đã có những thảo luận, trao đổi quý báu giúp NCS hoàn thiện luận án NCS cũng xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến các đồng nghiệp ở Liên đoàn Khảo sát Khí tượng Thủy văn, Tổng cục Khí tượng Thủy văn, Bộ TNMT và các bạn bè… đã

có những động viên, chia sẻ, giúp đỡ trong suốt quá trình nghiên cứu

Cuối cùng nhưng vô cùng quan trọng, xin được gửi tới những người thân yêu nhất trong gia đình đã tạo điều kiện tốt nhất cho NCS hoàn thành luận án

Xin trân trọng cám ơn!

Hà Nội, ngày 29 tháng 06 năm 2023

MỤC LỤC

MỤC LỤC iii

DANH MỤC BẢNG BIỂU v

DANH MỤC HÌNH ẢNH vii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ GIẢI THÍCH THUẬT NGỮ ix

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết 1

2 Mục tiêu nghiên cứu 3

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

4 Câu hỏi nghiên cứu 3

5 Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu 4

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn 5

7 Bố cục của luận án 5

CHƯƠNG 1.TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ RỦI RO XÂM NHẬP MẶN 7

1.1 Một số khái niệm 7

1.2 Tổng quan nghiên cứu đánh giá hiểm họa xâm nhập mặn 10

1.2.1 Khái niệm về xâm nhập mặn 10

1.2.2 Tổng quan nghiên cứu xâm nhập mặn trên thế giới 11

1.2.3 Tổng quan nghiên cứu xâm nhập mặn tại Việt Nam 14

1.3 Tổng quan nghiên cứu về đánh giá tính dễ bị tổn thương và rủi ro thiên tai và xâm nhập mặn 19 1.3.1 Tổng quan nghiên cứu về đánh giá tính dễ bị tổn thương và rủi ro trên thế giới 19

1.3.2 Tổng quan nghiên cứu về đánh giá tính dễ bị tổn thương và rủi ro tại Việt Nam 22

1.4 Các Kịch bản Biến đổi khí hậu và Nước biển dâng cho Việt Nam 28

1.5 Tổng quan lưu vực sông Hồng-Thái Bình 29

1.5.1 Đặc điểm chung về lưu vực nghiên cứu 29

1.5.2 Hiện trạng xâm nhập mặn 32

1.5.3 Một số nghiên cứu điển hình về xâm nhập mặn khu vực nghiên cứu 36

1.6 Định hướng nghiên cứu 40

1.7 Kết luận chương 1 42

CHƯƠNG 2.NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ RỦI RO XÂM NHẬP MẶN 43

2.1 Hướng tiếp cận nghiên cứu 43

2.2 Phương pháp mô phỏng diễn biến xâm nhập mặn theo dọc sông 44

2.2.1 Lựa chọn mô hình mô phỏng 44

2.2.2 Giới thiệu mô hình MIKE 11 mô phỏng vùng nghiên cứu 45

2.3 Phương pháp tính toán hiểm hoạ và xây dựng bản đồ XNM đến cấp xã 46

2.4 Phương pháp xây dựng bộ tiêu chí và đánh giá tổn thương do xâm nhập mặn 52

2.5 Phương pháp xác định các trọng số của các yếu tố trong bộ tiêu chí đánh giá tính dễ bị

tổn thương 57

2.6 Phương pháp đánh giá rủi ro 62

2.7 Kết luận chương 2 64

CHƯƠNG 3.KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ RỦI RO DO XÂM NHẬP MẶN CHO KHU VỰC VEN BIỂN THÁI BÌNH – NAM ĐỊNH 66

3.1 Mô phỏng diễn biến xâm nhập mặn 66

3.1.1 Thiết lập mô hình và hiệu chỉnh, kiểm định mô hình mô phỏng 66

3.1.2 Xây dựng các kịch bản mô phỏng 71

3.1.3 Kết quả mô phỏng diễn biến xâm nhập mặn 75

3.2 Xây dựng bản đồ hiểm họa xâm nhặp mặn 79

3.2.1 Xây dựng bản đồ hiểm họa xâm nhập mặn ứng với các kịch bản mực nước triều 79

3.2.2 Xây dựng bản đồ hiểm họa xâm nhập mặn ứng với các kịch bản NBD 88

3.3 Thiết lập bộ tiêu chí đánh giá tính dễ bị tổn thương do xâm nhập mặn 92

3.4 Đánh giá tính dễ bị tổn thương 95

3.4.1 Đánh giá tiêu chí tính nhạy (S) 96

3.4.2 Đánh giá tiêu chí mức độ phơi nhiễm (E) 98

3.4.3 Đánh giá tiêu chí khả năng ứng phó (A) 99

3.4.4 Đánh giá tính dễ bị tổn thương (V) theo các kịch bản 107

3.5 Đánh giá rủi ro xâm nhập mặn (R) và xây dựng bản đồ rủi ro 111

3.5.1 Đánh giá rủi ro xâm nhập mặn theo các kịch bản triều 111

3.5.2 Đánh giá rủi ro xâm nhập mặn trung bình 114

3.5.3 Đánh giá rủi ro xâm nhập mặn theo các kịch bản nước biển dâng 116

3.6 Đề xuất một số giải pháp ứng phó và thích nghi khai thác trong quá trình XNM của khu vực nghiên cứu 119

3.7 Kết luận chương 3 121

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 123

1 Những kết quả đã đạt được của Luận án 123

2 Những đóng góp mới của Luận án 124

3 Những tồn tại và hướng nghiên cứu tiếp theo của luận án 125

4 Kiến nghị 125

CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÔNG BỐ 126

TÀI LIỆU THAM KHẢO 127

PHỤ LỤC 135

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Năng suất lúa bị ảnh hưởng do ảnh hưởng của XNM 25

Bảng 1.2 Ngưỡng chịu mặn của một số loại cây trồng 27

Bảng 1.3 Mực NBD theo các kịch bản tại khu vực Hòn Dáu – Đèo Ngang (cm) 29

Bảng 2.1 Mức độ hiểm họa tương ứng với độ mặn lớn nhất 49

Bảng 2.2 Mức độ hiểm họa tương ứng với thời gian lấy nước 49

Bảng 2.3 Giá trị mức độ hiểm họa (H) từ tổ hợp hiểm họa do độ mặn (H S ) và thời gian lấy nước (H T ) .50

Bảng 2.4 Thang cấp độ hiểm họa và bảng phân mầu cấp độ 51

Bảng 2.5 Mức giảm năng suất do XNM cho cây lúa 55

Bảng 2.6 Thang cấp độ quan hệ giữa các phần tử của phương pháp AHP 59

Bảng 2.7 Nguyên tắt thiết lập ma trận so sánh cặp (A) theo phương pháp AHP 60

Bảng 2.8 Quan hệ giữa bậc của ma trận (n) và chỉ số nhất quán ngẫu nhiên (RI) sử dụng trong phương pháp AHP 62

Bảng 3.1 Danh sách các trạm biên trên 66

Bảng 3.2 Danh sách các vị trí biên dưới 66

Bảng 3.3 Số mặt cắt trên các sông trong mạng mô phỏng 68

Bảng 3.4 Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định mô hình HD 69

Bảng 3.5 Kết quả tính toán hiệu chỉnh mô đun AD tại một số trạm kiểm tra 71

Bảng 3.6 Kết quả tính toán kiểm định mô đun AD tại một số trạm kiểm tra 71

Bảng 3.7 Kết quả tính toán tần suất mực nước triều lớn nhất tại các vị trí biên dưới (2000-2021) 73

Bảng 3.8 Hệ số thu phóng mực nước triều theo các tần suất triều so với năm 2005 75

Bảng 3.9 Thống kê số xã chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng với thời gian lấy nước (H T ), kịch bản tần suất triều P = 25 % và S cp ≤ 1 ‰ 82

Bảng 3.10 Thống kê số xã chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa với kịch bản tần suất triều P = 25 % và S cp ≤ 1 ‰ 82

Bảng 3.11 Thống kê số xã thuộc tỉnh Nam Định chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng với độ mặn lớn nhất, KB tần suất triều với S cp ≤ 4 ‰ 84

Bảng 3.12 Thống kê số xã thuộc tỉnh Thái Bình chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng với độ mặn lớn nhất, KB tần suất triều với S cp ≤ 4 ‰ 84

Bảng 3.13 Thống kê số xã thuộc tỉnh Nam Định chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng với thời gian lấy nước, KB tần suất triều với S cp ≤ 4 ‰ 84

Bảng 3.14 Thống kê số xã thuộc tỉnh Thái Bình chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng với thời gian lấy nước, KB tần suất triều với S cp ≤ 4 ‰ 85

Bảng 3.15 Thống kê số xã thuộc tỉnh Nam Định chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa, KB tần suất triều với S cp ≤ 4 ‰ 86

Bảng 3.16 Thống kê số xã thuộc tỉnh Thái Bình chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa, KB tần suất triều P% với S cp ≤ 4 ‰ 86

Bảng 3.17 Thống kê số xã chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa trung bình các kịch bản tần suất triều P% 87

Bảng 3.18 Thống kê số xã chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng với thời gian lấy nước (H T ), kịch bản NBD 2030-RCP4.5 và S cp ≤ 1 ‰ 88

Bảng 3.19 Thống kê số xã chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa với kịch bản NBD 2030-RCP4.5 và S cp ≤ 1 ‰ 89

Bảng 3.20 Thống kê số xã thuộc tỉnh Nam Định chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng với độ mặn lớn nhất, KB NBD với S cp ≤ 4 ‰ 90

Bảng 3.21 Thống kê số xã thuộc tỉnh Thái Bình chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng với độ mặn lớn nhất, KB NBD với S cp ≤ 4 ‰ 90

Bảng 3.22 Thống kê số xã thuộc tỉnh Nam Định chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng với

thời gian lấy nước, KB NBD với S cp ≤ 4 ‰ 90

Bảng 3.23 Thống kê số xã thuộc tỉnh Thái Bình chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng với thời gian lấy nước, KB NBD với S cp ≤ 4 ‰ 91

Bảng 3.24 Thống kê số xã thuộc tỉnh Nam Định chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa, KB NBD với S cp ≤ 4 ‰ 91

Bảng 3.25 Thống kê số xã thuộc tỉnh Thái Bình chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa, KB NBD với S cp ≤ 4 ‰ 92

Bảng 3.26 Tiêu chí tính nhạy và trọng số các biến 93

Bảng 3.27 Tiêu chí mức độ phơi nhiễm thiệt hại và trọng số các biến 94

Bảng 3.28 Tiêu chí khả năng chống chịu và trọng số các biến 95

Bảng 3.29 Thống kê số liệu về tính nhạy tính theo đơn vị cấp xã 97

Bảng 3.30 Thống kê dữ liệu chuẩn hóa về tính nhạy tính theo đơn vị cấp xã 98

Bảng 3.31 Thống kê kết quả tính toán mức độ phơi nhiễm do XNM với kịch bản tần suất triều 1 % tính theo đơn vị cấp xã 100

Bảng 3.32 Thống kê kết quả chuẩn hóa mức độ phơi nhiễm do XNM với kịch bản tần suất triều 1 % tính theo đơn vị cấp xã 101

Bảng 3.33 Thống kê kết quả tính toán khả năng ứng phó và thích nghi đối với XNM tính theo đơn vị cấp xã 105

Bảng 3.34 Thống kê kết quả chuẩn hóa chỉ số khả năng ứng phó và thích nghi đối với XNM tính theo đơn vị cấp xã 106

Bảng 3.35 Thống kê giá trị tính toán các chỉ số và TDBTT do XNM ứng với kịch bản P=1% tính theo đơn vị cấp xã 107

Bảng 3.36 Số xã chịu tổn thương theo các KB tần suất triều, tỉnh Nam Định 109

Bảng 3.37 Số xã chịu tổn thương theo các KB tần suất triều, tỉnh Thái Bình 109

Bảng 3.38 Số xã chịu tổn thương theo các KB NBD, tỉnh Nam Định 110

Bảng 3.39 Số xã chịu tổn thương theo các KB NBD, tỉnh Thái Bình 110

Bảng 3.40 Thống kê số xã chịu rủi ro theo từng cấp - tỉnh Nam Định 111

Bảng 3.41 Thống kê số xã chịu rủi ro theo từng cấp ứng với tần suất triều ở tỉnh Thái Bình 113

Bảng 3.42 Tổng số xã chịu rủi ro theo từng cấp ứng với KB NBD ở Nam Định 117

Bảng 3.43 Tổng số xã chịu rủi ro theo từng cấp ứng với KB NBD ở Thái Bình 118

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Lưu vực sông Hồng–Thái Bình thuộc lãnh thổ Việt Nam [61] 30

Hình 2.1 Sơ đồ tiếp cận và các bước nghiên cứu trong luận án 43

Hình 2.2 Minh họa độ mặn trên sông và ngưỡng độ mặn giới hạn lấy nước 48

Hình 2.3 Minh họa mực nước trên sông và cao trình cống lấy nước 48

Hình 2.4 Sơ đồ tiếp cận xây dựng bộ tiêu chí đánh giá tổn thương do XNM 52

Hình 2.5 Sơ đồ tiếp cận của phương pháp DPSIR 53

Hình 2.6 Cấu trúc bộ tiêu chí tổn thương do XNM đối với khu vực nghiên cứu 53

Hình 2.7 Sơ đồ tiếp cận của phương pháp SMART 54

Hình 2.8 Mô phỏng quan hệ giữa độ mặn và mức độ ảnh hưởng tới các đối tượng 55

Hình 2.9 Sơ đồ logic xác định các trọng số của bộ tiêu chí theo phương pháp AHP 60

Hình 2.10 Nguyên lý chung của tổ hợp rủi ro thiên tai, IPCC (2012) [2] 63

Hình 2.11 Hàm rủi ro tương ứng với các tần suất xuất hiện [2] 64

Hình 3.1 Sơ họa mạng lưới tính toán thủy lực sông Hồng – Thái Bình 67

Hình 3.2 Biểu đồ quá trình lưu lượng dòng chảy tính toán và thực đo tại trạm Sơn Tây (hình trái) và Hà Nội (hình phải) từ ngày 1/I – 31/III/2012 – Hiệu chỉnh .69

Hình 3.3 Biểu đồ quá trình mực nước tính toán và thực đo tại trạm Sơn Tây (hình trái) và Thượng Cát (hình phải) từ ngày 1/I – 31/III/2011 – Kiểm định .70

Hình 3.4 Quá trình dòng chảy tại các biên trên từ 1/I - 31/III/2005 73

Hình 3.5 Quá trình mực nước triều tại các biên dưới từ 1/I - 31/III/2005 74

Hình 3.6 Giá trị độ mặn lớn nhất thực đo tại các trạm từ 1/I đến 31/III/2005 74

Hình 3.7 Diễn biến độ mặn dọc sông Đáy (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản tần suất triều .77

Hình 3.8 Diễn biến độ mặn dọc sông Ninh Cơ (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản tần suất triều 77

Hình 3.9 Diễn biến độ mặn dọc sông Hồng (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản tần suất triều .77

Hình 3.10 Diễn biến độ mặn dọc sông Trà Lý (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản tần suất triều .77

Hình 3.11 Diễn biến độ mặn dọc sông Thái Bình (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản tần suất triều .78

Hình 3.12 Diễn biến mực nước và độ mặn tại một số vị trí cống ứng với kịch bản tần suất triều P = 1% .78

Hình 3.13 Diễn biến độ mặn dọc sông Đáy (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản NBD 80

Hình 3.14 Diễn biến độ mặn dọc sông Ninh Cơ (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản NBD .80

Hình 3.15 Diễn biến độ mặn dọc sông Hồng (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản NBD 80

Hình 3.16 Diễn biến độ mặn dọc sông Trà Lý (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản NBD 80 Hình 3.17 Diễn biến độ mặn dọc sông Thái Bình (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản NBD .81

Hình 3.18 Diễn biến mực nước và độ mặn tại một số vị trí cống ứng với kịch bản nền 81

Hình 3.19 Hiểm họa XNM tại các xã theo kịch bản triều 25 % Độ mặn cấp nước dưới 1 ‰ 83

Hình 3.20 Hiểm họa XNM tại các xã theo kịch bản triều 25 % Độ mặn cấp nước dưới 4 ‰ 86

Hình 3.21 Hiểm họa XNM trung bình tại các xã Độ mặn cấp nước dưới 4 ‰ 87

Hình 3.22 Hiểm họa XNM tại các xã theo kịch bản NBD 2030 – RCP4.5 Độ mặn cấp nước dưới 1 ‰ .89

Hình 3.23 Hiểm họa XNM tại các xã theo kịch bản NBD 2030-RCP4.5 Độ mặn cấp nước dưới 4 ‰.92 Hình 3.24 Bản đồ rủi ro do XNM trên khu vực nghiên cứu – KB P = 25% 114

Hình 3.25 Tổng số xã chịu rủi ro trung bình ứng với các cấp ở Nam Định 115

Hình 3.26 Tổng số xã chịu rủi ro trung bình ứng với các cấp ở Thái Bình 115 Hình 3.27 Bản đồ rủi ro trung bình do xâm nhập mặn trên khu vực nghiên cứu 116 Hình 3.28 Bản đồ rủi ro do XNM khu vực nghiên cứu – KB NBD 2030-RCP4.5 119

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ GIẢI THÍCH THUẬT NGỮ

AHP Phương pháp phân tích thứ bậc (Analysis Hierarchy Process)

BĐKH Biến đổi khí hậu

Bộ TNMT Bộ Tài nguyên và Môi trường

DPSIR Phương pháp DPSIR (Driving forces-Pressure-State-Impact-Response) ĐGRR Đánh giá rủi ro

EFDC Mô hình số ba chiều, động lực học chất lỏng môi trường

GIS Hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information Systems)

HH Hiểm họa (Hazard)

IPCC Ủy ban Liên chính phủ về biến đổi khí hậu (Intergovernmental Panel on

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết

Xâm nhập mặn là quá trình phức tạp diễn ra ở các vùng đồng bằng và cửa sông ven biển Đặc điểm của quá trình XNM là quá trình diễn ra từ từ, trong một khoảng thời gian tương đối dài, có liên quan đến nhiều quá trình và chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố tác động khác nhau

Các nguyên nhân chính gây ra XNM gồm do hạn hán khí tượng và thủy văn tại khu vực nghiên cứu; do lưu lượng dòng chảy từ thượng nguồn suy giảm; do khai thác nước ngầm quá mức dẫn đến hạ thấp mực nước ngầm; và do NBD

XNM có ảnh hưởng rất lớn đến các hoạt động phát triển kinh tế-xã hội, đặc biệt là các ngành sản xuất nông nghiệp, nuôi trồng thuỷ hải sản, công nghiệp và đời sống xã hội Trong những năm gần đây, theo số liệu thống kê thì tình hình thiệt hại do XNM đến hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp ngày càng trở lên nghiêm trọng ở các vùng ven biển Cùng với đó, do ở khu vực ven biển, các nguồn cát, nước dùng cho xây dựng cũng bị nhiễm mặn nên nhiều công trình xây dựng bằng bê tông thường có tuổi thọ rất thấp, nhiều trường hợp mới chỉ vài năm mà một số công trình bằng bê tông như nhà, cầu, cống đã bị hư hỏng, đứt gãy, gây nhiều thiệt hại về kinh tế Để bảo đảm công trình xây dựng bền vững, thường phải vận chuyển cát, nước từ xa (không có độ mặn hoặc độ mặn rất nhỏ) để xây dựng, nên chi phí xây dựng tăng cao Cùng với đó là các công trình (cửa lấy nước, trụ, tời v v ) bằng sắt thép thường bị han rỉ, hư hỏng nhanh hơn nhiều dẫn tới việc vận hành đóng mở cống lấy nước gặp nhiều khó khăn và thậm chí là rò rỉ khiến nước mặn có thể xâm nhập v.v

Hệ thống sông Hồng-Thái Bình đổ ra biển bằng các cửa sông, gồm: cửa Đáy, Ninh Cơ,

Ba Lạt, Trà Lý, Thái Bình, Văn Úc, Lạch Tray, Cấm và Bạch Đằng Cũng như các cửa sông ven biển khác, XNM do ảnh hưởng của chế độ nhật triều và theo chu kỳ khoảng

15 ngày sẽ diễn ra tại các cửa sông này Qua số liệu thực đo, sự diễn biến của độ mặn trong sông biến đổi theo các mùa, nhỏ về mùa lũ, lớn về mùa cạn, tuỳ theo lượng nước ngọt từ thượng lưu đổ về và độ lớn của thủy triều

Không giống bão và lũ, diễn biến và tác động của XNM có thể kéo dài, vì vậy có thể làm ảnh hưởng đến các hoạt động sản xuất trong khu vực Từ đó cho thấy, việc nghiên cứu mô phỏng XNM theo các kịch bản ngày càng trở lên cấp thiết Đó là cơ sở để xác định những vùng có nguy cơ với các mức độ tác động từ đó đề ra những biện pháp giảm thiểu và ứng phó kịp thời

Ở Việt Nam nói chung và đồng bằng lưu vực sông Hồng – Thái Bình nói riêng, hiện nay cũng có nhiều nghiên cứu xây dựng bản đồ xác định ranh giới XNM dựa trên việc nội

suy tuyến tính hoặc theo hàm mũ về độ mặn dọc trên sông chính Điều đó cho thấy những hạn chế nhất định và mang tính chủ quan khi chưa xét tới việc mặn xâm nhập vào nội đồng

Cùng với đó việc đánh giá tác động của XNM dựa trên các số liệu thiệt hại đã được thống kê Tuy nhiên, do nhiều yếu tố khách quan và chủ quan, việc phân tích đánh giá những tác động của XNM, dự báo các tác động còn nhiều hạn chế, đặc biệt là ở khu vực đồng bằng lưu vực sông Hồng – Thái Bình Các nghiên cứu thường chỉ tập trung vào việc xây dựng các kịch bản, dự báo khả năng và diễn biến XNM mà chưa phân tích đánh giá cũng như dự báo những thiệt hại tiềm tàng dựa trên cơ sở phân tích rủi ro và tính dễ

bị tổn thương với các tiêu chí cụ thể

Trong bối cảnh Biến đổi khí hậu, NBD trong những năm gần đây cùng với đó là nhiều yếu tố tác động khác nhau, quá trình XNM diễn ra ở các vùng cửa sông ven biển ngày càng trở nên phức tạp và có những tác động không nhỏ tới các hoạt động phát triển KTXH của khu vực chịu ảnh hưởng

Nghiên cứu về XNM trên lưu vực sông Hồng – Thái Bình đã được thực hiện nhiều trong những năm trước đây với đa dạng phương pháp cũng như kịch bản mô phỏng Tuy nhiên, việc đánh giá những rủi ro do XNM, tác động của XNM đến các hoạt động phát triển kinh tế xã hội cũng như khả năng ứng phó của người dân địa phương lại chưa được xem xét một cách tổng thể theo phương pháp tiếp cận như Luật phòng chống thiên tai của Việt Nam và các cách tiếp cận đánh giá theo quốc tế được áp dụng Chính vì vậy, đối với XNM các nhà quản lý cũng còn khá lúng túng khi đưa ra các giải pháp ứng phó phù hợp nhất là trong bối cảnh Biến đổi khí hậu

Khác với các loại hình thiên tai khác, XNM có thể chỉ ảnh hưởng trong phạm vi nhỏ như một số vùng của một xã hoặc một số xã của một tỉnh hay cũng có thể ảnh hưởng đến phạm vi lớn như cả tỉnh hoặc một vài tỉnh Tuy nhiên, để có kế hoạch ứng phó và giảm nhẹ thiệt hại hiệu quả cũng như xây dựng kế hoạch phòng chống thiên tai đến cấp

xã theo quy định hiện hành thì cần có những tiêu chí cụ thể để đánh giá tính dễ bị tổn thương dựa trên khả năng phơi nhiễm trước hiểm họa, tính dễ bị tác động và khả năng ứng phó ở các cấp càng chi tiết càng có ý nghĩa cao

Đánh giá rủi ro có thể được xác định dựa trên tính dễ bị tổn thương và mức độ hiểm họa TDBTT được xác định dựa trên mức độ phơi nhiễm, tính nhạy và khả năng ứng phó Chính vì vậy, ĐGRR thiên tai có thể giúp xác định được một khu vực cụ thể có khả năng chịu rủi ro cao hay thấp Từ đó, các giải pháp cụ thể sẽ được đưa ra nhằm khắc phục những điểm còn hạn chế trong công tác phòng chống thiên tai và tập trung hỗ trợ cho

các vùng chịu RR cao, tránh được việc đưa ra các giải pháp không phù hợp hoặc ở các vùng không phải là “điểm nóng”

Từ những lý do trên, việc nghiên cứu tiếp cận một hướng mới trong việc xây dựng bản

đồ hiểm họa XNM, thể hiện sự phân bố hiểm họa do mặn gây ra theo các khu vực (nội đồng) là cần thiết để từ đó có thể nhận định về ranh giới ảnh hưởng của XNM phù hợp hơn Cùng với đó, để đánh giá những tác động, thiệt hại do XNM đến các hoạt động phát triển kinh tế xã hội thì việc xây dựng bộ tiêu chí đánh giá tính dễ bị tổn thương do XNM là rất cần thiết Đó là cơ sở khoa học để đánh giá tính dễ bị tổn thương cũng như đánh giá rủi ro do XNM Từ đó làm rõ được những điểm mạnh, điểm yếu, dự báo những thiệt hại tiềm tàng mà XNM có thể gây ra Đồng thời, bộ chỉ số cung cấp cái nhìn chi tiết hơn về tình hình XNM hỗ trợ cho các công tác chuẩn bị ứng phó, quản lý và phục hồi được chính xác và khả quan hơn cho các vùng bị ảnh hưởng

2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của luận án là nghiên cứu đánh giá rủi ro XNM và đề xuất các giải pháp giảm thiểu rủi ro XNM cho vùng ven biển Thái Bình – Nam Định, cụ thể là:

- Đánh giá XNM theo không gian đến các xã trong khu vực nghiên cứu

- Xây dựng bộ chỉ số đánh giá tính dễ bị tổn thương và rủi ro XNM

- Tính toán thử nghiệm tính dễ bị tổn thương và rủi ro do XNM cho vùng ven biển Thái Bình - Nam Định và đề xuất các giải pháp giảm thiểu

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

3.1 Đối tượng nghiên cứu

Xâm nhập nước mặn từ biển vào sông, kênh và nội đồng vùng cửa sông, ven biển; phương pháp xác định TDBTT và RR của xã sản xuất nông nghiệp do XNM

3.2 Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi không gian: Khu vực ven biển Thái Bình và Nam Định

Phạm vi về thời gian: Diễn biến XNM trong thời gian từ tháng I đến tháng III; các kịch

bản NBD đến 2030, 2040 và năm 2050

4 Câu hỏi nghiên cứu

Luận án tập trung giải quyết 3 câu hỏi nghiên cứu (research questions) sau đây:

- Hiện nay việc mô phỏng diễn biến và xây dựng bản đồ XNM trên lưu vực sông Hồng – Thái Bình chủ yếu sử dụng mô hình thủy lực 1 chiều để mô phỏng trên sông chính và bản đồ XNM được thiết lập dựa trên việc nối các điểm đẳng mặn

trên sông chính với nhau Rõ ràng điều đó chưa hợp lý bởi ranh giới XNM phụ thuộc vào vị trí và thời gian hoạt động lấy nước của hệ thống cống lấy nước trên sông chính vào trong nội đồng Vậy làm thế nào để xác định nguy cơ XNM trong nội đồng khi lấy nước từ sông vào đồng phục vụ cho nông nghiệp?

- Trên quan điểm tiếp cận tổng hợp có rất nhiều tiêu chí đánh giá rủi ro, vậy sử dụng những tiêu chí nào để đánh giá được rủi ro XNM cho khu vực nghiên cứu, và trọng

số (weight) của từng tiêu chí trong khung đánh giá là bao nhiêu?

- Mong muốn tìm ra các giải pháp hiệu quả để ứng phó, khắc phục những tác động của XNM chi tiết đến từng xã, cần có thông tin cụ thể về mức độ và phân bố không gian (index) của từng yếu tố nguy cơ, tính dễ bị tổn thương và rủi ro XNM, vậy phải tính toán như thế nào?

5 Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu

Phương pháp điều tra thực địa: được sử dụng nhằm thu thập các thông tin về tình hình

XNM và các thiệt hại do XNM trên phạm vi nghiên cứu Đó là cơ sở để thiết lập các kịch bản mô phỏng XNM và xây dựng bộ tiêu chí nhằm đánh giá rủi ro do XNM

Phương pháp thống kê: được sử dụng nhằm phân tích các đặc trưng thống kê về mực

nước, lưu lượng và độ mặn tại các trạm có tài liệu thực đo từ đó xác định biên cho các kịch bản tính toán Phương pháp này cũng được sử dụng nhằm chuẩn hóa các dữ liệu thu thập được trong bộ chỉ số đánh giá tính dễ bị tổn thương

Phương pháp mô hình hóa: được áp dụng để mô phỏng diễn biến XNM theo các kịch

bản ứng với các tần suất triều và NBD

Phương pháp tích hợp bản đồ: Bản đồ số chứa đựng các lớp thông tin đã được chuẩn

hóa, phản ánh tính chất phân bố theo không gian của các yếu tố Để xây dựng các bản

đồ hiểm họa và bản đồ rủi ro do XNM thì việc sử dụng phương pháp phân tích hệ thống thông tin địa lý sẽ đem lại các kết quả nhanh chóng và chính xác Việc tích hợp các bản

đồ phân vùng XNM theo các kịch bản khác nhau với tính dễ bị tổn thương sẽ cho phép xây dựng bản đồ rủi ro do XNM cho từng vùng (ô lưới) cụ thể, tùy theo yêu cầu của người sử dụng

Phương pháp phân tích hệ thống: được sử dụng nhằm phân tích các điều kiện tự nhiên,

kinh tế - xã hội có liên quan đến diễn biến XNM để từ đó thiết lập bộ tiêu chí đánh giá rủi ro

Phương pháp chuyên gia: được sử dụng nhằm tham vấn ý kiến của các chuyên gia làm

việc trực tiếp liên quan đến vấn đề XNM Thông tin thu thập bằng cách tham vấn trực

tiếp và câu hỏi trên các phiếu khảo sát Kết quả này nhằm xác định được các chỉ số đánh giá tính dễ bị tổn thương do XNM và xác định các giá trị trọng số

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

6.1 Ý nghĩa khoa học

Luận án đã đề xuất phương pháp đánh giá nguy cơ XNM và xây dựng bản đồ hiểm họa XNM vào nội đồng theo không gian đến cấp xã khi không có số liệu mặt cắt và độ mặn thực đo trên hệ thống kênh nội đồng để mô phỏng mô hình thủy lực và XNM; xây dựng

bộ tiêu chí và quy trình tính toán trọng số giữa các tiêu chí để đánh giá tính dễ bị tổn thương và rủi ro do XNM cho từng xã ở khu vực ven biển

6.2 Ý nghĩa thực tiễn

Các kết quả nghiên cứu là tài liệu tham khảo có giá trị trong công tác phòng chống XNM, từ đó đề xuất và ra quyết định các giải pháp giảm thiểu tác động của XNM, đảm bảo sự phát triển ổn định cho khu vực

Chương 2: Nghiên cứu cơ sở khoa học và thực tiễn đánh giá rủi ro XNM Trong nội dung chương này, luận án đã đề ra các phương pháp được sử dụng để mô phỏng diễn biến XNM trên các hệ thống chính, từ đó đề xuất phương pháp xác định XNM trên địa bàn các xã và xây dựng bản đồ XNM theo các kịch bản khác nhau Cùng với đó, phương pháp thiết lập bộ tiêu chí đánh giá tính dễ bị tổn thương, xác định các trọng số cho các biến thành phần cũng được đề cập Cuối cùng là phương pháp đánh giá rủi ro và xây dựng bản đồ rủi ro do XNM cho các xã

Chương 3: Kết quả đánh giá rủi ro do XNM cho khu vực ven biển Thái Bình – Nam Định Như đã đề cập, khu vực nghiên cứu của luận án là 243 xã thuộc vùng ven biển tỉnh Nam Định và Thái Bình Trên cơ sở các phương pháp đã được đề cập trong chương

2, trong chương này luận án đã thực hiện ứng dụng mô hình mô phỏng XNM theo các kịch bản triều và NBD, xây dựng bản đồ XNM cho các xã theo các kịch bản tương ứng

Luận án cũng tiến hành thu thập các tài liệu KTXH, tình hình công tác PCTT tại địa

phương để tiến hành đánh giá TDBTT và RR cho khu vực nghiên cứu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ RỦI RO

cơ xảy ra thiên tai Chính vì vậy, rủi ro thiên tai được định nghĩa là khả năng xảy ra các

thay đổi nghiêm trọng các chức năng bình thường của một cộng đồng hay một xã hội ở một thời gian cụ thể, do các hiểm họa tự nhiên tương tác với các điều kiện dễ bị tổn thương của xã hội, dẫn đến các ảnh hưởng bất lợi rộng khắp đối với con người, vật chất, kinh tế và môi trường, đòi hỏi phải đối phó khẩn cấp để đáp ứng các nhu cầu cấp bách của con người và có thể phải cần đến sự hỗ trợ từ bên ngoài để phục hồi Như đã đề cập

ở trên, XNM có thể không gây ra những tác động bất lợi nhanh và tức thời như bão, lũ

và ngập lụt mà có thể diễn ra chậm và trong thời gian dài Nhưng những tác động đó có thể là không nhỏ nếu diễn ra trong thời gian dài mà không có biện pháp ngăn chặn và giảm thiểu Chính vậy, có thể nói ý nghĩa và vai trò của đánh giá rủi ro do XNM cũng không nằm ngoài phạm vi của đánh giá rủi ro thiên tai nói chung

Rủi ro thiên tai được cấu thành từ 3 yếu tố: (1) hiểm họa (hazard); (2) mức độ phơi nhiễm trước hiểm họa (exposure); và (3) tính dễ bị tổn thương (vulnerability) Nếu thiếu một trong ba yếu tố thì không hình thành rủi ro thiên tai (IPCC, 2012) [2] Đây là định nghĩa được dùng phổ biến nhất nên luận án cũng sử dụng định nghĩa này

Tùy thuộc vào các yếu tố bị ảnh hưởng do hiểm họa thiên tai cũng như đặc điểm và tính chất của các đối tượng chịu ảnh hưởng mà rủi ro được phân loại thành các rủi ro trực tiếp hay rủi ro gián tiếp Rủi ro trực tiếp là rủi ro xuất phát từ những thiệt hại trực tiếp của các đối tượng chịu tác động của hiểm họa thiên tai, ví dụ như nhà cửa bị hư hỏng

do ngập lụt, đường xá hư hỏng, cây trồng bị lũ cuốn trôi v.v Rủi ro gián tiếp xuất phát

từ những thiệt hại mang tính gián tiếp, ví dụ như đường xá bị ngập lụt ảnh hưởng tới giao thông, vận chuyển hàng hóa v.v Rủi ro thiên tai cũng được xem xét trên các khía cạnh tổn thất có thể ước tính được bằng tiền như hư hỏng tài sản phải thay thế, sửa chữa hoặc có thể không ước tính được bằng tiền như tính mạng, sức khỏe tinh thần của người chịu tác động của hiểm họa thiên tai

Hiểm họa là khả năng xảy ra trong tương lai của các hiện tượng tự nhiên hoặc do con người gây ra, có tác động bất lợi đến các đối tượng dễ bị tổn thương và nằm trong phạm

vi ảnh hưởng của hiểm họa đó (IPCC, 2012) [2] Một hiện tượng khí hậu được coi là một hiểm họa khi mà các yếu tố xã hội hoặc sinh thái môi trường dễ bị tổn thương và bị phơi nhiễm trước những tác động tiêu cực nguy hiểm của hiện tượng khí hậu

Tính dễ bị tổn thương có thể được hiểu là sự thiếu một hoặc một vài khả năng nào đó, nhưng không có nghĩa là thiếu khả năng chống chịu hoàn toàn Một cộng đồng dễ bị tổn thương có thể thiếu khả năng dự đoán rủi ro và hiểm họa, do vậy sẽ có tính dễ bị tổn thương cao, nhưng cũng có thể có khả năng phục hồi để tái thiết sau khi bị ảnh hưởng bởi thiên tai Do vậy, sự thiếu một hay nhiều khả năng có thể góp phần làm tăng tính dễ

bị tổn thương

Khái niệm tính dễ bị tổn thương được các nhà khoa học xã hội gắn với nhóm các yếu tố KTXH và xác định khả năng của cộng đồng trong việc chống chọi với hiện tượng thiên tai Đối với khoa học tự nhiên, như các nhà khoa học về khí hậu lại thường xem khái niệm tính dễ bị tổn thương là khả năng xuất hiện và các tác động tiềm tàng của các hiện tượng thời tiết và khí hậu có liên quan

Trong rất nhiều khái niệm dễ bị tổn thương được sử dụng, có thể nhóm lại 3 nhóm: (1) Chú trọng đến sự tiếp xúc với các tai biến bao gồm điều kiện phân bố các tai biến, khu vực tai biến mà con người đang sống, mức độ thiệt hại và phân tích các đặc trưng tác động; (2) Chú trọng đến các khía cạnh xã hội và các tổn thương liên quan đến xã hội nhằm đối phó với các tác động xấu trong cộng đồng dân cư bao gồm cả khả năng chống chịu và khả năng tự phục hồi đối với tai biến; (3) Kết hợp cả hai phương pháp và xác định tính dễ bị tổn thương như là tai biến nơi mà chứa đựng những tai biến cũng như những tác động thích ứng của xã hội Mà dưới đây là một số khái niệm điển hình: Theo quan điểm của Gabor và Griffith, 1980, “Tính dễ bị tổn thương là mối đe dọa (đối với các vật liệu nguy hiểm) mà con người tiếp xúc (bao gồm các tác nhân hóa học và tình trạng sinh thái của cộng đồng và mức độ sẵn sàng ứng phó khẩn cấp của họ)” [3] hoặc của UNDRO (1991) “Tính dễ bị tổn thương là mức độ tổn thất đối với một đối tượng hoặc một nhóm các đối tượng chịu rủi ro do sự xuất hiện của một hiện tượng tự nhiên có độ ớn nhất định và được biểu thị theo cấp độ từ 0 (không có thiệt hại) đến 1 (thiệt hại hoàn toàn)” [4], thì cách tiếp cận tính dễ bị tổn thương của các tác giả chủ yếu xét mức độ tổn thất trước các hiểm họa tự nhiên Với quan điểm của Dow và Downing (1995) “Tính dễ bị tổn thương là độ nhạy cảm khác nhau theo hoàn cảnh như các yếu tố về: sinh lý, nhân khẩu học, kinh tế, xã hội và công nghệ hay như là trẻ em, người cao tuổi, phụ thuộc kinh tế, chủng tộc và tuổi tác, cơ sở hạ tầng là những yếu tố gắn liền với tai biến tự nhiên" [5] thì tác giả đã quan tâm đến các yếu tố xã hội nhiều hơn thông qua

tính nhạy của xã hội trước các hiểm họa thiên nhiên Với Weichselgartner và Bertens (2000), “Tính dễ bị tổn thương được coi là điều kiện của khu vực nhất định có quan hệ với tai biến, độ phơi nhiễm, sự chuẩn bị, bảo vệ và thích ứng đặc trưng cho khả năng chống chịu với tai biến tự nhiên Nó là thước đo khả năng của tập hợp các yếu tố để chịu được các sự kiện có tính chất vật lý nhất định” [6] thì tác giả đã xem xét một cách toàn diện hơn về điều kiện hoàn cảnh cụ thể của một khu vực khi đối mặt với hiểm họa tự nhiên

Để đánh giá Tính dễ bị tổn thương, IPCC (2007) dựa trên cơ sở đánh giá mức độ phơi nhiễm, tính dễ bị tác động (tính nhạy) và khả năng ứng phó của nhóm cộng đồng [7] Mức độ phơi nhiễm trước hiểm họa được sử dụng để chỉ sự hiện diện (theo vị trí) của con người, các hoạt động sinh kế, các dịch vụ môi trường và các nguồn tài nguyên thiên nhiên, cơ sở hạ tầng, các tài sản kinh tế, xã hội, văn hóa, v.v ở những nơi có thể chịu những ảnh hưởng bất lợi bởi các hiểm họa và vì thế sẽ bị tổn hại, mất mát, hư hỏng tiềm tàng trong tương lai [2] Mức độ phơi nhiễm trước hiểm họa là yếu tố cần, nhưng chưa

đủ để quyết định rủi ro Một đối tượng nào đó có thể tiếp xúc với hiểm họa, nhưng chưa chắc đã dễ bị tổn thương (ví dụ người dân sống trong vùng có hiểm họa cao, nhưng có đầy đủ các phương tiện để thay đổi như cấu trúc cơ sở hạ tầng và các hoạt động hạn chế những mất mát có thể xảy ra) Một đối tượng dễ bị tổn thương nếu không bị phơi nhiễm trước hiểm họa thì sẽ không xảy ra rủi ro thiên tai

Mức độ phơi nhiễm trước hiểm họa và tính dễ bị tổn thương có tính biến động, khác nhau trên quy mô thời gian và không gian, và phụ thuộc vào các yếu tố kinh tế, xã hội, địa lý, nhân sinh, văn hóa, thể chế, quản trị và môi trường Các cá nhân và cộng đồng bị phơi nhiễm và bị tổn thương khác nhau do sự không đồng đều về mức độ giàu có, về trình độ giáo dục, các khiếm khuyết, tình trạng sức khỏe, cũng như giới tính, tuổi tác, tầng lớp xã hội, và các đặc điểm xã hội và văn hóa khác

Tăng mức độ phơi nhiễm trước hiểm họa của con người và tài sản là nguyên nhân chính của sự gia tăng thiệt hại kinh tế dài hạn do thiên tai liên quan đến thời tiết và khí hậu Điều này cũng đang xảy ra tại Việt Nam như các khu định cư mới của thành phố và nông thôn, các khu du lịch ven biển và các khu công nghiệp, cơ sở hạ tầng giao thông

và nuôi trồng thủy sản đang phát triển trong khu vực Xu hướng dài hạn về thiệt hại kinh

tế do thiên tai có liên quan đến sự phát triển và tăng dân số Đặc biệt ở các nước đang phát triển như Việt Nam những giá trị kinh tế của tài sản phơi nhiễm trước hiểm họa ngày càng tăng nhanh, còn những thay đổi về cực đoan khí hậu thì tương đối chậm và tác động của BĐKH đối với các cực đoan khí hậu chưa thật sự rõ ràng [8]

Tính nhạy là biểu hiện của hệ thống xã hội thông qua các hoạt động sống của con người

trước thiên tai, gồm các thành phần: nhân khẩu, sinh kế

Khả năng ứng phó bao gồm tất cả những năng lực cần thiết để có thể đối phó khi mà một thiên tai cực đoan xảy ra, đặc biệt là trong tình trạng khẩn cấp Tuy nhiên, để đối phó hiệu quả đòi hỏi phải có quy hoạch và đầu tư đáng kể trong quá trình chuẩn bị và cảnh báo sớm, không chỉ về vấn đề tài chính mà còn là nâng cao nhận thức và tăng cường năng lực [2]

1.2.1 Khái niệm về xâm nhập mặn

Đề nghiên cứu về chất lượng nước và môi trường ở các cửa sông, mặn được xem là một chỉ số cơ bản vì nó phản ánh các ảnh hưởng của các quá trình tự nhiên khác nhau như biến động của thủy triều, dòng thủy văn và sự can thiệp của con người Chính bởi vậy,

để hiểu được sự phân bố theo không gian và thời gian của độ mặn dưới các tác động thì khái niệm về XNM đã được hình thành và các nghiên cứu về nó đã được phát triển ngày càng mạnh mẽ

Theo Hebert D.L [9], XNM chính là quá trình thay thế nước ngọt trong các tầng chứa nước ở ven biển bằng nước mặn do sự dịch chuyển của khối nước mặn vào tầng nước ngọt Nó chính là sự trộn lẫn nước mặn với nước ngọt và có thể xảy ra ở cả nước mặt hoặc nước ngầm

Theo quyết định 46/2014-TTg ngày 15 tháng 8 năm 2014 của Thủ tướng chính phủ về

dự báo, cảnh báo và truyền tin thiên tai [10], XNM là hiện tượng nước mặn với nồng độ mặn bằng 4‰ xâm nhập sâu vào nội đồng khi xảy ra triều cường, NBD hoặc cạn kiệt nguồn nước ngọt

Xâm nhập mặn là hiện tượng phức tạp, diễn ra ở các vùng cửa sông ven biển Đặc điểm của quá trình XNM là sự lan truyền và khuếch tán có liên quan đến nhiều quá trình và chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố tác động khác nhau XNM diễn ra ở cả tầng nước mặt

và nước ngầm Có thể chia ra 2 loại XNM [11] như sau:

- XNM theo sông, kênh dẫn: vào mùa khô, nước sông cạn kiệt khiến nước biển theo các sông, kênh dẫn tràn vào gây mặn Hiện tượng tự nhiên này xảy ra hằng năm và do

đó có thể dự báo trước

- XNM do thẩm thấu: Với vùng ven biển cấu tạo địa chất là những cồn cát lớn, bùn phù sa lấp đầy ở dạng mềm, những nơi này chứa đựng nhiều thấu kính cát có khả năng mao dẫn, tạo điều kiện cho nước biển xâm nhập vào đất liền

Trong quá trình XNM, các yếu tố vật lý như địa hình, hay cấu trúc tầng nước ngầm cũng

có những ảnh hưởng lớn Ngoài ra các quá trình phản ứng sinh hóa trong khu vực cửa

sông ven biển cũng có thể là tác nhân đẩy nhanh quá trình XNM Luận án sử dụng định nghĩa XNM của [11], nhưng chỉ giới hạn phạm vi nghiên cứu XNM ở nước mặt trong

hệ thống sông và kênh nội đồng

1.2.2 Tổng quan nghiên cứu xâm nhập mặn trên thế giới

Nghiên cứu về diễn biến XNM các nghiên cứu có thể dựa trên cơ sở quan trắc đo đạc trực tiếp bằng các thiết bị đo (vật lý và hóa học) hoặc sử dụng các mô hình toán thủy văn thủy lực mô phỏng diễn biến dòng chảy và chất lượng nước trên lưu vực sông, có thể đề cập tới một số nghiên cứu trong những năm gần đây:

Trong nghiên cứu của May Ling Becker và ccs (2010) [12] đã nghiên cứu các cơ chế vật lý chính ảnh hưởng đến cấu trúc độ mặn ở cửa sông Cape Fear, một cửa sông đại diện cho các cửa sông chi phối dọc theo bờ biển Đông Nam Đại Tây Dương của Hoa

Kỳ Dựa trên dữ liệu thủy văn và thủy động lực học, nghiên cứu đã mô tả sự khác biệt

về vận tốc, độ mặn và sự phân tầng tại các đoạn kênh dọc cửa sông đối với các điều kiện dòng chảy tương đối thấp Sau đó, tiến hành điều tra ảnh hưởng của dòng chảy trên sông đối với sự XNM (được xác định bằng đường đẳng mặn gần đáy) Kết quả nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng vị trí XNM phụ thuộc vào dòng chảy lớn nhất trong sông trong một thời kỳ đánh giá

Trong nghiên cứu của Sangman Jeong và ccs (2010) [13] về phân tích đặc điểm XNM

ở hạ lưu sông Geum, các tác giả đã áp dụng mô hình số ba chiều, động lực học chất lỏng môi trường (EFDC) Trong nghiên cứu này, sự mô phỏng đã được thực hiện để đánh giá phạm vi ảnh hưởng của XNM khi các cửa được mở hoàn toàn Các điều kiện được sử dụng để mô phỏng là bốn chế độ dòng chảy ở lưu vực sông Geum, Hàn Quốc Kết quả cho thấy phạm vi XNM từ đập là 50,72 km (dòng chảy trong thời kỳ chịu hạn), 48,87

km (dòng chảy kiệt), 46,56 km (dòng chảy bình thường) và 42,10 km (dòng chảy lũ) Các kết quả này chỉ ra rằng mô hình EFDC được sử dụng để mô phỏng có độ chính xác cao Các kết quả đạt được trong nghiên cứu này có thể được sử dụng làm cơ sở để hiểu mức độ ảnh hưởng của sự XNM ở các chế độ dòng chảy khác nhau

Đánh giá XNM ở sông James và sông Chickahominy do mực NBD ở Vịnh Chesapeake,

Bờ biển phía Đông, Hoa Kỳ Karen C Rice và ccs (2012) [14] đã nhận định rằng mực nước biển toàn cầu đang tăng lên với tỷ lệ tăng ở khu vực Vịnh Chesapeake lớn hơn tỷ

lệ trên toàn thế giới Tác động của NBD trong tương lai đối với hai nhánh của Vịnh Chesapeake, sông James và Chickahominy, đã được đánh giá để định lượng sự thay đổi

độ mặn liên quan đến cường độ NBD Bằng cách sử dụng mô hình thủy động lực phú dưỡng ba chiều (HEM-3D), các kịch bản mực NBD 30, 50 và 100 cm cho khu vực giữa Đại Tây Dương trong thế kỷ 21, đã được đánh giá Kết quả mô hình chỉ ra rằng độ

học-mặn tăng lên trong toàn bộ sông khi mực NBD Tại nguồn nước sinh hoạt, số ngày có

độ mặn lớn hơn 0,1 ‰ tăng vượt quá hơn 100 ngày với mức tăng mực nước biển 30 cm Cũng nghiên cứu về ảnh hưởng của NBD đến XNM, Wei Chen và ccs, (2016) đã có nghiên cứu điển hình ở cửa sông Dương Tử, Trung Quốc [15] Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã sử dụng mô hình vận chuyển mặn và thủy động lực học ba chiều, với lưới không cấu trúc có độ phân giải cao và độ nhám của đáy thay đổi theo không gian, được áp dụng để định lượng ảnh hưởng của NBD Mô hình đã được xác thực thông qua các dữ liệu quan trắc về mức thủy triều, vận tốc và hướng dòng chảy, và độ mặn Với bốn kịch bản của mực nước biển bao gồm mực nước biển hiện tại, và mực NBD các cấp 0,5, 1 và 2 m cho thấy (1) đường đẳng mặn dịch chuyển ngược dòng phi tuyến tính trong sông với các mực NBD và không đồng nhất trong phân bố không gian dưới cùng cấp độ dâng (2) Nước mặn tràn từ nhánh Bắc vào nhánh Nam tăng lên theo cấp độ NBD, trong khi độ mặn ở hạ lưu nhánh Bắc giảm do tăng dòng chảy có độ mặn thấp từ nhánh Nam

và kênh Bắc do mực NBD tăng lên (3) Thời gian nước có độ mặn vượt quá ngưỡng có thể sử dụng làm nước sinh hoạt tăng lên tại 4 hồ chứa cùng với NBD (4) Phân tích hồi quy cho phép xây dựng biểu thức định lượng bậc hai mối quan hệ giữa độ mặn và NBD Nghiên cứu xác định các yếu tố chính của mô hình XNM tại lưu vực sông Dagu, Vịnh Giao Châu, Xiankui Zeng và ccs (2018) [16] nhận định rằng XNM là một quá trình tương tác phức tạp giữa nước ngầm - nước biển và nó chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố

từ bề mặt đến lòng đất Nói chung, đối với mô hình xâm mặn, một số thông số mô hình

và điều kiện ranh giới luôn được xác định theo kinh nghiệm cá nhân của người sử dụng

mô hình hoặc giá trị tham khảo từ các tài liệu nghiên cứu Để cải thiện độ tin cậy của

mô hình mô phỏng XNM, các ảnh hưởng của đầu vào của mô hình đối với đầu ra cần được xác định trước khi tối ưu hóa đầu vào Lưu vực sông Dagu, Vịnh Giao Châu là một trong những khu vực bị nước biển xâm thực nghiêm trọng nhất ở Trung Quốc, và

nó được chọn là khu vực nghiên cứu trong nghiên cứu này Mô hình xâm thực nước biển của lưu vực sông Dagu được xây dựng dựa trên chương trình chung SEAWAT4 Các yếu tố ảnh hưởng chính của đầu ra mô hình được phân tích bằng phương pháp phân tích

độ nhạy Kết quả cho thấy các yếu tố ảnh hưởng quan trọng nhất có tính nhạy lớn nhất đối với nồng độ Cl- của nước ngầm là tốc độ kết tủa và việc bơm nước ngầm trong khu vực nông nghiệp Ngoài ra, độ dẫn thủy lực của vùng 1 có ảnh hưởng không nhỏ đến quá trình xâm thực của nước biển Phân tích hồi quy từng bước có khả năng xác định yếu tố ảnh hưởng quan trọng nhất và nó không thể xử lý mối quan hệ phức tạp phi tuyến giữa đầu vào - đầu ra

Đánh giá về sự thay đổi của vùng cửa sông dẫn tới biến đổi độ mặn, Yongming Shen và ccs, (2018) [17] đã thực hiện mô phỏng số lượng nước mặn xâm nhập và ảnh hưởng của

triều cường do cải tạo vùng cửa sông Châu Giang, Trung Quốc Bằng cách sử dụng mô đun sóng bề mặt (FVCOM-SWAVE), nghiên cứu cho thấy việc bồi lấp có ảnh hưởng lớn đến vận tốc và hướng thủy triều, đặc biệt là ở một số khu vực hình thành các tuyến đường thủy hẹp Nó có tác dụng tích cực trong việc giảm thiểu các thảm họa do triều cường Tuy nhiên, phạm vi ảnh hưởng về mặt địa lý là rất nhỏ và hầu như không có sự thay đổi nào so với khu vực tái sản xuất

Xâm nhập mặn là một trong những vấn đề lớn ở vùng cửa sông Indus, Pakistan Trong nghiên cứu của Jun Wang và ccs, (2019) [18], mô hình số trị FVCOM được xây dựng

để nghiên cứu sự biến thiên theo mùa của dòng chảy và độ mặn trong sông Mô hình đã được hiệu chỉnh tốt với dữ liệu mực nước quan trắc, vận tốc dòng chảy và độ mặn Kết quả mô hình chỉ ra rằng vận tốc dòng chảy trong mùa khô nhỏ hơn trong mùa mưa Nước mặn xâm nhập xa thượng nguồn khoảng 65 km Vào mùa lũ, nước ngọt từ sông

là thành phần chính kiểm soát XNM trong sông Ranh giới nước mặn - nước ngọt bị đẩy

ra đến cửa sông Cả dữ liệu thực địa và kết quả mô hình cho thấy rằng sự phân tầng (trộn lẫn) xảy ra ở cửa sông trong các mùa lũ (kiệt), bị chi phối bởi hoàn lưu cửa sông và triều cường

Các quá trình thủy động lực học của các cửa sông vùng nhiệt đới ở các nước châu Á đang phát triển hiếm khi được báo cáo do hình dạng phức tạp, biên độ triều cao, mùa gió mùa kéo dài với lưu lượng dòng chảy lớn, thiếu cơ sở hạ tầng và công nghệ Do đó, trong nghiên cứu của Gubash Azhikodan và ccs, (2021) [19] đã khảo sát sự biến đổi của

sự XNM do chế độ biến đổi của thủy triều theo mùa và cận mùa xuân, sự pha trộn và hình thành độ đục tối đa ở cửa sông trong hệ thống cửa sông nhiều nhánh Tanintharyi, Myanmar năm 2019 Sự XNM ở cửa sông thể hiện sự thay đổi cả về không gian và thời gian Vùng pha trộn mạnh nằm ở vùng có độ mặn cao trong mùa khô trong khi vùng này

có độ mặn thấp trong mùa mưa Do đó, các vùng pha trộn mạnh không liên quan đến độ mặn đơn lẻ, đây là một hiện tượng khác đã được báo cáo trước đây ở các cửa sông bị thủy triều chi phối Sự thay đổi theo không gian của sự XNM, vùng pha trộn mạnh ở các nhánh khác nhau vào cùng một thời điểm trong mỗi mùa có thể do ảnh hưởng của chiều dài và hình dạng của từng nhánh Các quá trình thủy động lực học ở cửa sông chịu ảnh hưởng của triều cường trong mùa khô trong khi dòng chảy trong sông chi phối nhẹ dòng triều trong mùa mưa

Ở đồng bằng sông Hằng-Brahmaputra-Meghna, kéo dài ranh giới từ Tây Bengal ở Ấn

Độ và Bangladesh, vùng đồng bằng này chịu tác động của XNM, cũng như lũ lụt theo mùa BĐKH trong tương lai được dự báo sẽ làm tăng lượng mưa ở Nam Á và lưu lượng sông trong hệ thống sông Hằng-Brahmaputra-Meghna Nghiên cứu của Lucy M.Bricheno và ccs, (2021) [20] đã giải quyết các vấn đề này kết hợp với mực NBD để

xem xét độ mặn của sông trong tương lai Các mô hình kinh nghiệm được xây dựng sử dụng một loạt các kịch bản NBD và BĐKH được thực hiện để xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến độ mặn của sông ở đồng bằng Phương pháp tiếp cận mô hình lưới linh hoạt cho phép xác định các tác động ở theo các quy mô không gian và thời gian Các kết quả

dự báo trong tương lai, sự chênh lệch giữa XNM vào mùa mưa và mùa khô ngày càng gia tăng Trong tương lai, NBD có tác dụng làm tăng độ mặn của sông ở đồng bằng sông Hằng-Brahmaputra-Meghna Trong mùa khô, tác động này trở nên tồi tệ hơn do lưu lượng dòng chảy nhỏ Vào mùa mưa, độ mặn có thể được giảm ở phần phía đông của đồng bằng nhờ các dòng chảy lớn hơn Đồng bằng miền Trung và miền Tây bị ảnh hưởng bởi NBD, dẫn đến XNM quanh năm, tác động đến nguồn nước và năng suất nông nghiệp

Có thể nhận thấy hiện nay trên thế giới, các mô hình toán phục vụ tính toán mô phỏng quá trình XNM đã rất phát triển, cho phép các nhà nghiên cứu có thể tìm hiểu nguyên nhân, tính toán, dự báo các quá trình diễn biến XNM Các mô hình mô phỏng quá trình tương tác thủy lực 1 chiều, 2 chiều và 3 chiều hoàn toàn có thể đưa vào áp dụng tính toán mô phỏng XNM nước mặt Các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, để có thể áp dụng các

mô hình như mô hình 2 và 3 chiều thì phụ thuộc nhiều vào tài liệu đo đạc sẵn có hoặc phải điều tra bổ sung tại các vùng nghiên cứu để có kết quả mô phỏng đáng tin cậy Đối với một lưu vực cụ thể, các nghiên cứu đã xem xét chế độ dòng chảy trong sông vào các mùa dòng chảy trong năm, cũng như các giai đoạn nhiều năm kết hợp với chu

kỳ triều để đánh giá phạm vi ảnh hưởng của XNM Cùng với đó, các nghiên cứu cũng

đã xem xét đánh giá ảnh hưởng của BĐKH và NBD đến sự biến động của biên mặn trên các hệ thống sông nghiên cứu

Các bản đồ XNM trên hệ thống sông chính và kênh mương nội đồng đã được xây dựng khi có đầy đủ về mặt cắt ngang sông và số liệu địa hình Tuy nhiên, trong trường hợp không có số liệu địa hình phục vụ cho mô phỏng bằng các mô hình thủy lực và XNM thì chưa có nghiên cứu nào tiếp cận đến việc xây dựng bản đồ xác định các vùng XNM cho khu vực nội đồng một cách được cho là hợp lý nhất

1.2.3 Tổng quan nghiên cứu xâm nhập mặn tại Việt Nam

Việt Nam có chiều dài bờ biển hơn 3200 km và là một trong những nước chịu ảnh hưởng nhiều nhất do thiên tai nói chung và XNM nói riêng, đặc biệt là trong bối cảnh BĐKH như hiện nay, thì những tác động do thiên tai, XNM ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn Trong những năm gần đây, các nghiên cứu về XNM trên các lưu vực sông lớn với cửa sông đổ ra biển đã được thực hiện trong đó có xem xét tới vai trò của nguồn nước ngọt

từ thượng lưu và NBD trong bối cảnh BĐKH Các nghiên cứu điển hình có thể đề cập tới bao gồm:

Đánh giá XNM vùng hạ lưu lưu vực sông Ba, Lê Đức Thường và ccs, (2013) [21] đã nghiên cứu ứng dụng mô hình MIKE11 đánh giá tác động của NBD với các kịch bản các kịch bản phát thải thấp (B1), trung bình (B2) và cao (A2) Do tác động của BĐKH lượng mưa mùa khô giảm dẫn đến suy giảm dòng chảy mùa cạn, bên cạnh đó mực NBD khiến cho mặn càng xâm nhập sâu vào trong sông, mức độ mặn cũng tăng lên đáng kể

Ở thời kỳ cuối của thế kỷ 21, mặn xâm nhập khá sâu vào trong sông, khoảng cách xâm nhập độ mặn lớn nhất 1‰ có thể tăng thêm khoảng 4,2 km; với độ mặn 4‰ có thể tăng thêm khoảng 3,7 km Kết quả nghiên cứu này là cơ sở khoa học nhằm hỗ trợ cho công tác lập kế hoạch ứng phó với BĐKH, cũng như các định hướng khai thác, sử dụng và phát triển bền vững tài nguyên nước lưu vực sông Ba

Để nghiên cứu đánh giá và dự báo tình hình XNM trên hệ thống sông Vu Gia – Thu Bồn, Nguyễn Tùng Phong và ccs, (2013) [22] đã sử dụng mô hình MIKE 11 với các bộ

số liệu năm 1999, 2003 và số liệu dự báo theo kịch bản BĐKH B2 do Bộ TNMT xây dựng để tính toán mô phỏng XNM theo 03 kịch bản thời kỳ 1980-1999, 2020-2039 và 2040-2059

Trong những năm gần đây, hiện tượng XNM ở các khu vực cửa sông ven biển Thanh Hóa đang ngày càng trở nên trầm trọng, trước tình hình đó, Hoàng Văn Đại và ccs, (2014) [23] đã nghiên cứu, áp dụng mô hình thủy động lực 1-2 chiều mô phỏng, dự báo XNM có ý nghĩa thiết thực nhằm góp phần nâng cao hiệu quả phòng, chống XNM cho vùng hạ lưu sông Mã Kết quả đã xây dựng mô hình mô phỏng, dự báo XNM cho vùng

hạ lưu sông Mã, đã được hiệu chỉnh, kiểm nghiệm mô hình với chỉ số Nash-Sutcliffe đối với độ mặn đạt từ 0,75 - 0,98 Bên cạnh đó, Lưu Đức Dũng và ccs, (2014) [24] sử dụng bộ dữ liệu quan trắc mặn từ năm 1990 đến 2012 tại 11 trạm quan trắc, khảo sát mặn hàng năm để đánh giá tình trạng XNM ở vùng hạ lưu lưu vực Kết quả nghiên cứu được tính toán bằng phương pháp phân tích thống kê với các thông số chính là các đặc trưng mặn lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình cũng như xác định các ngưỡng độ mặn ý nghĩa Chiều sâu XNM trên các dòng chảy khu vực hạ lưu sông Mã được tính từ cửa biển được xác định bằng công thức triết giảm theo khoảng cách

Để phục vụ dự báo XNM cho vùng hạ lưu sông Mã, Hoàng Văn Đại và ccs, (2014) [25]

đã lựa chọn phương pháp truyền triều và mặn từ mô hình 2 chiều cho vịnh Bắc Bộ về vùng cửa sông tính toán Tuy nhiên, quá trình áp dụng các mô hình luôn gặp phải những sai số làm cho việc hiệu chỉnh và kiểm định thông số tốn nhiều thời gian Ngoài sai số

do mô hình còn có sai số do số liệu thu thập cũng như cách xử lý và điều chỉnh của

người sử dụng Vì vậy, để có thể giảm thời gian hiệu chỉnh và kiểm định bộ thông số, nghiên cứu sử dụng phương pháp đánh giá độ nhạy của các thông số

Nhằm mục tiêu đánh giá nguy cơ XNM các sông chính tỉnh Đồng Nai trong bối cảnh BĐKH Nguyễn Kỳ Phùng và ccs, (2017) [26] đã xây dựng các kịch bản đánh giá với mức phát thải khí nhà kính cao (A1FI) cho các thời kỳ 2013, 2020 và 2030 Tám vùng nước mặt được xác định tương ứng với các ranh mặn từ <0,25 ‰ đến >18 ‰ Bằng phương pháp mô hình toán (MIKE 11), kết hợp kỹ thuật GIS, kết quả tính toán cho thấy XNM ngày càng tăng cường và di chuyển sâu về phía thượng lưu Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở quan trọng cho việc hoạch định các giải pháp thích ứng XNM phù hợp, đảm bảo các hoạt động sinh hoạt và sản xuất tại địa phương

Nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của BĐKH đến XNM trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long Lê Thị Phụng và ccs, (2017) [27] đã xây dựng các kịch bản tính toán bao gồm: XMN ở điều kiện hiện tại, theo kịch bản thải khí nhà kính trung bình (B2) và cao (A1FI) cho năm

2020 và 2030 Phương pháp mô hình toán (MIKE11) kết hợp phương pháp GIS được

sử dụng trong tính toán Kết qủa tính toán cho thấy, ở điều kiện hiện tại năm 2014, độ mặn cao nhất trên sông Cổ Chiên là khoảng 5‰, mặn trên sông Tiền có giá trị cao hơn

so với sông Hậu Trong tương lai, do ảnh hưởng của BĐKH, XNM ở Vĩnh Long gia tăng Độ mặn cao nhất vào năm 2030 trên sông Cổ Chiên có thể đến 8‰, ảnh hưởng đến các xã trên địa bàn huyện Vũng Liêm và Mang Thít

Trên hệ thống sông Vu Gia – Thu Bồn, Đinh Phùng Bảo, (2017) [28] đã nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo dòng chảy cạn, XNM cho hệ thống sông Phương pháp chính trong nghiên cứu là sử dụng các mô hình toán; Mô hình WRF tính toán dự báo các yếu

tố khí tượng làm đầu vào cho mô hình thủy văn; mô hình MIKE-NAM để tính toán dòng chảy từ mưa trên các lưu vực bộ phận; mô hình MIKE11 tính toán thủy lực trên mạng lưới sông, tính toán điều tiết hồ chứa và tính toán XNM Kết quả dự báo thử nghiệm độc lập mùa cạn từ 1/1/12015 đến 31/8/2015 đối với mực nước có mức đảm bảo dự báo đạt

từ 84 - 96 % (dự báo 24 giờ), 85 - 96 % (dự báo 5 ngày), 83 - 96 % (dự báo 10 ngày) và XNM có mức đảm bảo dự báo đạt từ 70 - 88 % (dự báo 24 giờ), 65 - 89 % (dự báo 5 ngày), 60 - 89 % (dự báo 10 ngày) cho thấy, công nghệ dự báo dòng chảy cạn và XNM cho hệ thống sông Vu Gia - Thu Bồn có khả năng phục vụ cho dự báo tác nghiệp Nhằm xác định ranh giới XNM trung bình nhiều năm vào các sông vùng hạ du lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn Hoàng Thanh Sơn và ccs, (2018) [29] dựa trên cơ sở các số liệu quan trắc độ mặn tại các trạm đo đạc (gồm cả trạm đo thuộc hệ thống quốc gia và trạm dùng riêng phục vụ các ngành nông nghiệp, sinh hoạt) và số liệu đo mặn thực tế trong mùa kiệt 2017 bằng máy đo AAQ1183S-IF Ranh giới XNM được xác định theo công thức triết giảm độ mặn vùng cửa sông theo khoảng cách Kết quả cho thấy trên

sông Vu Gia mặn xâm nhập vào sâu hơn so với sông Thu Bồn, độ mặn trung bình 1 ‰ trên sông Vu Gia ở khoảng cách 13,5 km tính từ cửa sông trong khi đó ở trên sông Thu Bồn là 12 km; cũng như vậy, độ mặn trung bình 4 ‰ lần lượt ở khoảng cách 12 km và

9 km Độ mặn nước sông phụ thuộc rất lớn vào lưu lượng nước từ thượng nguồn đổ về theo các cấp lưu lượng

Nghiên cứu đánh giá tác động của các hồ đập thủy điện ở thượng nguồn sông Mê Kong đến XNM ở đồng bằng sông Cửu Long Giáp Văn Vĩnh và ccs (2018) [30] đã nghiên cứu chuỗi số liệu thủy văn trên dòng chính sông Mê Kông và số liệu quan trắc mặn trong

6 tháng đầu năm giai đoạn 2000 - 2016 cho thấy phân bố lưu lượng trung bình tháng chảy vào ĐBSCL (qua trạm Tân Châu và Châu Đốc) có thay đổi tương ứng với dòng chảy từ thượng nguồn (qua trạm Chiang Sean) với xu thế tăng trong tháng 4 và giảm trong tháng 6; đồng thời dòng chảy từ thượng nguồn và dòng chảy vào ĐBSCL có tương quan với nhau với thời gian chảy truyền khoảng 17 ngày Hơn nữa, quá trình XNM có

xu thế tăng, xuất hiện sớm hơn vào tháng 1, 2, 3 và muộn hơn vào tháng 6 Mặt khác, giữa hai giai đoạn trước và sau khi các đập thủy điện thượng nguồn hoạt động, dòng chảy từ thượng nguồn tăng 40%, góp phần giảm XNM vào tháng 4 nhưng tăng thêm trong tháng 6 Kết quả nghiên cứu góp phần hiểu rõ hơn tác động của các hồ đập thủy điện ở thượng nguồn đối với dòng chảy và XNM ở ĐBSCL

Nghiên cứu ứng dụng mô hình hóa đánh giá xu thế của ngập lụt và XNM trong bối cảnh BĐKH tại Thành phố Hồ Chí Minh; Vũ Thùy Linh và ccs, (2019) [31] đã tích hợp mô hình SWAT và HEC-RAS nhằm mô phỏng, phân tích xu thế ngập lụt và XNM cho thành phố Hồ Chí Minh theo kịch bản cơ sở (1980-2006) và kịch bản BĐKH RCP4.5 (2016-2035) Kết quả hiệu chỉnh, kiểm định mô hình SWAT về lưu lượng dòng chảy trên lưu vực sông Đồng Nai tại ba trạm Phước Hòa, Tà Lài và Tà Pao và mô hình HEC- RAS về mực nước, độ mặn tại hai trạm Phú An và Nhà Bè ở mức chấp nhận Tương tự, đối với với mức chấp nhận Từ bộ mô hình SWAT, HEC-RAS, kết hợp với phân tích xu hướng bằng kiểm định phi tham số Mann-Kendall và độ dốc Theil-Sen, đã cho thấy trong giai đoạn 1980-2006, ngập lụt, XNM chủ yếu có xu hướng không rõ rệt hoặc ít rõ rệt Tuy nhiên, sang kịch bản BĐKH RCP4.5 2016-2035, cả hai hiện tượng này có tỉ lệ xu hướng

rõ rệt hoặc rất rõ rệt gia tăng tại các khu vực ven sông, kênh rạch tại thành phố Đặc biệt, huyện Cần Giờ là khu vực bị ảnh hưởng nặng nề nhất Với những phát hiện này, có thể cung cấp thông tin hữu ích cho công tác quản lý, quy hoạch sử dụng đất, thủy lợi, cấp nước trên địa bàn TPHCM trong bối cảnh BĐKH ngày càng diễn biến phức tạp, khó lường

Với mục tiêu đánh giá thực trạng và tác động của BĐKH đến XNM trên địa bàn tỉnh Bến Tre theo Kịch bản BĐKH và NBD tới năm 2050 Nguyễn Văn Đào và ccs, (2019)

[32] đã nghiên cứu thống kê, phân tích chuỗi số liệu đo mặn từ năm 2000-2016 của 6 trạm đo mặn trên địa bàn để đánh giá hiện trạn XNM tại tỉnh Bến Tre; đồng thời sử dụng

mô hình thủy lực MIKE11 diễn toán ảnh hưởng của BĐKH đến XNM tỉnh Bến Tre trong tương lai theo kịch bản BĐKH và NBD năm 2016 Kết quả thống kê đã chỉ ra rằng trong giai đoạn 2000 - 2016, tình hình XNM tại tỉnh Bến Tre trong 6 tháng đầu năm có

xu thế tăng ở hầu hết các trạm, đặc biệt trong các tháng I, II, III Dưới tác động của BĐKH và NBD, mặn có xu thế ăn sâu hơn dọc các sông vào đất liền

Đánh giá ảnh hưởng của XNM đến hạ lưu lưu vực sông Cả trong bối cảnh BĐKH Nguyễn Thu Hiền, (2020) [33] đã ứng dụng mô hình thủy lực MIKE 11 kết hợp công

cụ viễn thám GIS trong việc mô phỏng tính toán tình hình XNM khu vực hạ lưu sông

Cả ứng với hai kịch bản RCP4.5 và RCP8.5 Kết quả tính toán tình hình XNM theo các kịch bản BĐKH cho thấy diễn biến mặn trên các nhánh sông trong tương lai có xu hướng ngày càng sâu hơn

Nghiên cứu ứng dụng mô hình hóa xây dựng phần mềm dự báo lũ, XNM sông Cửu Long hiển thị kết quả dự báo mặn lên Google Earth Đoàn Văn Hải và ccs, (2020) [34] đã ứng dụng mô hình hóa (MIKE 11-MIKE11- GIS-Google Earth) tính toán dòng chảy lũ hạ lưu và hiển thị kết quả dự báo mặn cho đồng bằng sông Cửu Long trên nền Google Earth Kết quả mô phỏng và thử nghiệm chỉ ra rằng công cụ phần mềm có khả năng dự báo tương đối tốt về mặt xu thế, đường thực đo và tính toán Kết quả phân bố nêm mặn trong sông tương đối phù hợp với kết quả thực đo tại các trạm Bộ công cụ dự báo được xây dựng trên nền cơ sở ngôn ngữ lập trình hiện đại, có tính mở, có khả năng tích hợp

bổ sung và nâng cấp các modul khi cần thiết Chất lượng thử nghiệm công cụ cho thấy, công cụ dự báo có thể đáp ứng được yêu cầu nghiệp vụ dự báo tại Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia

Để mô phỏng sự phụ thuộc XNM và vác yếu tố thủy văn tại cửa sông Vệ, tỉnh Quảng Ngãi Bùi Tá Long và ccs, (2021) [35] đã ứng dụng mô hình MIKE 3 hướng tới làm rõ

cơ chế mặn được từ biển vào sông, cũng như sự phụ thuộc phạm vi truyền mặn vào các yếu tố dòng chảy (sông), chế độ triều (biển) – chọn sông Vệ, Quảng Ngãi làm khu vực nghiên cứu Mô hình MIKE 3 sau bước kiểm định, được áp dụng mô phỏng sự phụ thuộc mức độ, phạm vi mặn phụ thuộc vào chế độ thủy triều, lưu lượng dòng chảy Mô hình 3 chiều cho phép làm sáng tỏ sự khác biệt về truyền mặn giữa mùa khô và mùa mưa tại sông Vệ, đặc biệt là cơ chế truyền mặn tại mặt cắt MC0, ngay vùng cửa sông

Như vậy, trong những năm gần đây, vấn đề XNM đã được nhiều tác giả thực hiện nghiên cứu điển hình trên các lưu vực sông lớn, dọc theo bờ biển tại Việt Nam Các phương pháp thực hiện cũng đa dạng, dựa trên các tài liệu quan trắc, số liệu thực đo trong thời

kỳ dài để phân tích diễn biến XNM Từ việc sử dụng các công thức triết giảm độ mặn

theo chiều dài dòng sông đến các mô hình thủy văn, thủy lực 1 chiều, 2 chiều và 3 chiều được áp dụng, ranh giới XNM trên các hệ thống sông chính đã được xác định và thể hiện trên các bản đồ số Có thể nhận thấy, đa phần các mô hình thủy lực được áp dụng đều là các mô hình mô phỏng 1 chiều, do điều kiện về tài liệu đo đạc địa hình và đặc biệt là tài liệu đo mặn còn hạn chế trên các lưu vực sông

Với các bản đồ XNM vẫn chủ yếu dựa trên việc mô phỏng trên sông chính và chưa xét đến sự XNM vào nội đồng Một số nghiên cứu xây dựng bản đồ ranh giới XNM hoàn toàn mang tính chất định tính thông qua việc nối các điểm đẳng mặn trên các sông chính trong vùng nghiên cứu mà không quan tâm đến hệ thống cấp nước vào nội đồng Điều này rõ ràng là chưa thực sự phù hợp

và xâm nhập mặn

1.3.1 Tổng quan nghiên cứu về đánh giá tính dễ bị tổn thương và rủi ro trên thế giới

Trong các nghiên cứu Green C., 2004 [36]; Heyman B.N và cộng sự, 1991 [37] đã sử dụng các điều tra về kinh tế và xã hội để xây dựng bộ chỉ số, sau đó đánh giá tính dễ bị tổn thương dựa trên bộ chỉ số đã thu được gồm các biến: (1) Chỉ số độ phơi nhiễm (khoảng cách từ nhà tới sông, thời gian ngập lũ, độ sâu ngập lũ ); (2) Chỉ số KTXH (tuổi, giới tính, trình độ học vấn, thu nhập hàng tháng và nghề nghiệp…); (3) Chỉ số nhạy (cấu trúc nhà, thời gian ở trong khu vực ảnh hưởng, kinh nghiệm đối phó, nhận thức về hiểm họa, nhận thức về rủi ro, sự chuẩn bị cho việc xuất hiện hiểm họa…); (4) Chỉ số chống chịu (năng lực đối phó, quản lý và sự cứu trợ, hỗ trợ có thể nhận được…) Phiếu điều tra được thiết kế, thu thập từ các hộ dân trong vùng nghiên cứu, sau đó phân tích mô tả tất cả các chỉ số thông qua bảng câu hỏi Những nghiên cứu này sử dụng phiếu điều tra để xác định chỉ số độ phơi nhiễm là chưa phù hợp bởi các thành phần phơi nhiễm cần mang tính khách quan và được xác định thông qua kỹ thuật tính toán Các yếu tố do được điều tra thành từng nhóm nên việc đồng bộ hóa số liệu của mỗi nhóm cần được tính đến (không sử dụng trực tiếp được ngay)

Các hiện tượng thời tiết hay khí hậu cực đoan và không cực đoan ảnh hưởng đến tính dễ tổn thương trong tương lai bằng cách thay đổi khả năng chống chịu, năng lực đối phó

và khả năng thích ứng Cụ thể là, các tác động tích lũy của thiên tai ở cấp địa phương hay cấp vùng có thể ảnh hưởng đáng kể đến những lựa chọn sinh kế và các nguồn lực Trong nghiên cứu của IPCC-CZMS, 1992 [38] đã nghiên cứu, đề xuất phương pháp đánh giá tính dễ bị tổn thương đơn giản nhằm xác định và đánh giá các tác động của mực NBD đến đời sống người dân trên bề mặt hành tinh và được ứng dụng tại nhiều

nơi Phương pháp này kết hợp các nhận định của chuyên gia với dữ liệu về các đặc tính vật lý và kinh tế - xã hội, từ đó phân tích, ước tính phổ các tác động của mực NBD bao gồm cả phần giá trị mất đi của các vùng đất và đất ngập nước Các thông tin thu được

từ cách đánh giá này được sử dụng như là cơ sở cho các bước mô hình hóa tiếp theo Phương pháp bao gồm 7 bước: (1) xác định khu vực nghiên cứu; (2) thu thập và phân tích các đặc trưng khu vực nghiên cứu; (3) xác định các yếu tố phát triển kinh tế xã hội tương ứng; (4) đánh giá các biến động về mặt vật lý; (5) xây dựng chiến lược ứng phó; (6) đánh giá hồ sơ dễ bị tổn thương; (7) xác định các nhu cầu trong tương lai Tuy nhiên, Nicholls và cộng sự, 1999 đã chỉ ra 5 hạn chế cơ bản của phương pháp này liên quan đến các ràng buộc về kỹ thuật và khả năng cung cấp số liệu trong việc mô hình hóa hệ thống và đánh giá định lượng

Tập trung nghiên cứu và hướng đến cộng đồng nhiều hơn, năm 2001 Nakamura T., và cộng sự [39] đã tiếp cận đánh giá tính dễ bị tổn thương theo hộ gia đình, dựa vào các thành phần như: kinh tế xã hội thay đổi theo tuổi tình trạng y tế, sự cứu trợ, thu nhập, sự liên kết của cộng đồng, sự hiểu biết về lũ lụt Sự thay đổi về tài sản và cơ sở hạ tầng có liên quan tới tính nhạy của những tòa nhà, cấu trúc công trình, thời gian khôi phục cơ

sở hạ tầng, số lượng tầng của ngôi nhà, sự chắc chắn của ngôi nhà Đặc trưng lũ lụt bao gồm độ sâu lũ và thời gian ngập lũ, nồng độ bùn cát, kích cỡ bùn cát, ảnh hưởng của sóng/gió, vận tốc lũ, ô nhiễm đường xá, tỷ lệ nước tăng lên từ khi có lũ Các dữ liệu như

là người dân có nhận được cảnh báo lũ hay không, thời gian cảnh báo, nội dung cảnh báo được coi trọng

Zhen Fang, 2009 [40] đã sử dụng ba mô đun: thích ứng, tính dễ bị tổn thương xã hội và thiệt hại Trong đó mô đun thiệt hại chủ yếu xét đến các thiệt hại về kinh tế, dân tộc và

cơ sở hạ tầng, v.v còn các yếu tố khác về mặt xã hội, dân cư, tính chất cộng đồng và lấy người dân làm trung tâm là chưa xét đến hoặc còn sơ sài Hơn nữa việc tính mức độ tổn thương bằng việc chồng chập các bản đồ là chưa thể hiện hết được sự tác động khác nhau của các yếu tố đến tính dễ bị tổn thương do lũ lụt

Nhiều nghiên cứu đánh giá tổn thương trong quá khứ đã bị chỉ trích rằng đã nhấn mạnh quá nhiều sự tác động của hiểm họa đến các yếu tố vật lý, mà các yếu tố kinh tế xã hội

đã bị xem nhẹ [41]–[43] Các nghiên cứu gần đây về tính dễ bị tổn thương ở vùng ven biển đã cố gắng áp dụng cách tiếp cận đánh giá tích hợp hơn bằng cách đo lường cả tổn thương các yếu tố vật lý và tình trạng kinh tế xã hội để kết hợp chúng với nhau là một

hệ thống chỉ số dễ bị tổn thương tổng hợp [44]–[46]

Supin Wongbusarakum và Christy Loper (2011) [47] đã đưa ra bộ chỉ số đánh giá tính

dễ bị tổn thương xã hội theo cấp xã/phường do BĐKH Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, các vùng ven biển đều chịu ảnh hưởng trực tiếp của BĐKH bao gồm nhiệt độ và mực nước

biển tăng, sự thay đổi về cường độ và thời gian của dòng hải lưu, sự gia tăng về tần suất xuất hiện các trận bão lớn v v Những hiện tượng đó đều có các tác động đến hệ sinh thái, ảnh hưởng đến tài nguyên thiên nhiên mà các hoạt động dịch vụ và sản xuất hàng hóa đều phụ thuộc vào Các nhân tố và hệ thống xã hội cũng từ đó mà bị tác động ví dụ như sự thay đổi phân vùng và năng suất của nghề cá, v.v môi trường xã hội và văn hóa trong nhiều cộng đồng từ đó mà bị ảnh hưởng Mục tiêu của nghiên cứu này cung cấp một bộ các chỉ số kinh tế xã hội liên quan tới BĐKH Nó có thể bao gồm các đánh giá

về sinh kế xã hội của bất cứ vùng nào mà tác động của BĐKH là vấn đề quan trọng Tuy nhiên, bộ chỉ số này lại không xem xét tới các chỉ số về liên quan đến độ lớn, cường độ

và thời điểm của các hiện tượng (mang tính tự nhiên) đến những tổn thương có thể xảy

ra

Colburn và ccs (2016) [48] đã xây dựng các chỉ số BĐKH và đánh giá tính dễ bị tổn thương xã hội đối với các cộng đồng phụ thuộc thủy sản vùng ven biển phía đông và vùng vịnh của Mỹ Bộ chỉ số tính dễ bị tổn thương về cộng đồng nghề cá và năng lực ứng phó với những tác động đã được đưa ra trong nghiên cứu Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, việc tìm ra những điểm nhấn về các vấn đề liên quan đến BĐKH và tính dễ bị tổn thương đến xã hội cần phải được nghiên cứu kỹ trong từng điều kiện của các vùng ven biển khác nhau, về kinh kế, dân số và năng lực ứng phó khác nhau Sự mở rộng của các tiêu chí sẽ làm rõ hơn mối quan hệ phức tạp giữa BĐKH và tính dễ bị tổn thương về xã hội và từ đó làm rõ hơn và nâng cao nhận thức về những tác động và khả năng ứng phó Nghiên cứu về ảnh hưởng của XNM đến sản lượng lúa, Farshid (2013) [49] đã chỉ ra rằng, XNM có ảnh hưởng lớn làm suy giảm sản lượng cây trồng, tuy nhiên nước nhiễm mặn vẫn có thể sử dụng nếu sự suy giảm sản lượng có thể khắc phục Nhằm mục đích này, thí nghiệm sử dụng nhà kính đã được tiến hành tại Rasht, miền bắc Iran để đánh giá những tác động của các mức độ mặn khác nhau với các giai đoạn sinh trưởng khác nhau đến sản lượng của cây lúa Kết quả nghiên cứu cho thấy sự gia tăng độ mặn làm suy giảm lớn đến sản lượng hạt, sự kết bông, chất lượng hạt và thu hoạch nhưng lại không có ảnh hưởng nhiều đến sự sinh trưởng, trọng lượng của 1000 hạt, số lượng nhánh

và chiều cao của cây trồng Ở mỗi giai đoạn sinh trưởng khác nhau thì các thành phần liên quan đến sản lượng cũng chịu ảnh hưởng khác nhau ngoại trừ số nhánh của cây trồng

Trong phạm vi nghiên cứu về tác động của BĐKH đến vùng Alexandria, một nghiên cứu về đánh giá tính dễ bị tổn thương và khả năng ứng phó ở các vùng ven biển do NBD

đã được El-Raey và ccs (2015) [50] thực hiện Việc tiếp cận sử dụng mô hình GIS (Dynamic and Interactive Vulnerability Assessment) Mô hình DIVA là mô hình nhằm kết hợp các mô đun mô hình máy tính tổng hợp từ những phần riêng lẻ khác nhau

DIVA-Mô hình được phát triển nhằm hỗ trợ đáp ứng cho quá trình phân tích tổng hợp từ các điều kiện riêng lẻ Từ các bản đồ 1:25.000 đã được số hóa, tính dễ bị tổn thương tiềm tàng tự nhiên do NBD và hầu hết các nhân tố tổn thương đến KTXH đã được đánh giá Kết quả cho thấy, khi mực NBD lên 1 m, thì 22.982,4 km2 (21%) diện tích vùng nghiên cứu sẽ bị ngập chìm, hơn 5981 cư dân (0.99%) sẽ phải di chuyển và rất nhiều khu công nghiệp với diện tích 161,82 km2, các công trình kiến trúc và lăng mộ có diện tích 20,58

km2 sẽ biến mất Ảnh hưởng lớn nhất là các khu công nghiệp, trung tâm nghiên cứu, cảng, khu vực đô thị, cơ sở hạ tầng vùng ven biển và hệ thống đường sắt

Nghiên cứu về khả năng ứng phó của người dân vùng bị ảnh hưởng của mặn, Haider và Hossain (2013) [51] đã đánh giá những tác động của XNM đến sinh kế của nông dân và hoạt động ứng phó của họ đối với vấn đề XNM tại 4 làng thuộc quận Satkhira, Bangladesh Thông qua các phiếu điều tra và phỏng vấn trực tiếp người dân địa phương, kết quả cho thấy trong khi những tác động bất lợi tới nguồn thu nhập, sự tiêu dung và

cơ hội nghề nghiệp của người nông dân do XNM thì những tác động tích cực về hoạt động nuôi trồng tôm lại khá có triển vọng Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng người nông dân đã cố gắng ứng phó với vấn đề mặn dựa trên chính kiến thức và kinh nghiệm của họ bằng việc sử dụng vôi, thạch cao để giảm độ mặn

Trong số các nghiên cứu đã được công bố trên các tạp chí của nước ngoài về lập bản đồ phân vùng các vùng bị tổn thương và rủi ro nói chung, chỉ có 9% công trình nghiên cứu xác định tính dễ bị tổn thương thông qua các phiếu điều tra, số còn lại thì dựa vào các báo cáo thống kê tổng hợp [52] Không như các loại hình thiên tai khác như lũ lụt, các nghiên cứu về tính dễ bị tổn thương và rủi ro do XNM còn quá ít

1.3.2 Tổng quan nghiên cứu về đánh giá tính dễ bị tổn thương và rủi ro tại Việt Nam

Để xác định tính dễ bị tổn thương do các điều kiện tự nhiên cực đoan, một số nghiên cứu chỉ chú trọng đến yếu tố tự nhiên mà chưa xét đến khía cạnh KTXH, ví dụ như nghiên cứu của Mai Trọng Nhuận và ccs (2005) [53] khi đánh giá tính dễ bị tổn thương

về môi trường, về tài nguyên địa chất của các đới ven biển Tác giả Trịnh Minh Ngọc (2011) [54] cũng đã đánh giá khả năng dễ bị tổn thương tài nguyên nước lưu vực sông Thạch Hãn với các tham số: sức ép nguồn nước, sức ép khai thác sử dụng, hệ số sinh thái và thông số quản lý để tính toán Đinh Thái Hưng và ccs (2010) [55] đã nghiên cứu, xây dựng chỉ số tính dễ bị tổn thương cho vùng bờ biển (CVI – Coastal Vulnerability Index) ở Việt Nam trong các kịch bản NBD, theo hai thành phần là độ nhạy cảm và khả năng chống chịu của hệ thống bờ biển (tự nhiên) để thích ứng với những biến đổi của điều kiện môi trường Các chỉ số này phản ánh mức độ dễ bị tổn thương của khu vực bờ biển để phục vụ công tác quản lý hiệu quả khu vực đới bờ

Một số nghiên cứu cũng đã xét tới các yếu tố KTXH hoặc các điều kiện hạ tầng của vùng nghiên cứu, tuy nhiên cũng còn một số hạn chế nhất định như các chỉ số phản ánh điều kiện KTXH, điều kiện hạ tầng chưa đa dạng và bao quát đủ các khía cạnh do những hạn chế về công tác thu thập số liệu hoặc sử dụng những dữ liệu được thể hiện dưới dạng các bản đồ với tỷ lệ lớn

Tính dễ bị tổn thương được xác định dựa trên 3 thành phần chính đó là: mức độ phơi nhiễm, tính nhạy và khả năng chống chịu, tuy nhiên có nhiều nghiên cứu lại thiên về mức độ phơi nhiễm hoặc tính nhạy mà ít chú ý đến khả năng chống chịu Một số các nghiên cứu này có thể kể đến như nghiên cứu của Lê Thị Kim Ngân và ccs (2013) [56]

đã đánh giá tính dễ bị tổn thương do BĐKH ở huyện Tây Sơn, tỉnh Bình Định bằng việc xác định yếu tố gây tổn thương như: bão, lũ, hạn hán… tác động trực tiếp vào nhóm đối tượng dễ bị tổn thương: hệ sinh thái, các thành phần KTXH, coi yếu tố gây tổn thương không chịu ảnh hưởng của hoạt động công nghiệp, sinh hoạt đô thị và chỉ xét đến yếu

tố sản xuất nông nghiệp là chính Nghiên cứu này chưa sử dụng hết các yếu tố dễ bị tổn thương nên mới xác định mức độ dễ bị tổn thương theo định tính

Nghiên cứu của Thái Thành Lượm và ccs (2009) [57] khi xét tính dễ bị tổn thương của

hệ thống vùng biển Hà Tiên - vịnh Cây Dương (Kiên Giang) Đối với từng ngành cụ thể thì Tô Ngọc Thúy và ccs (2010) [58] đã nghiên cứu đánh giá tổn thương do NBD ở Thừa Thiên Huế, tập trung vào các ngành: nông nghiệp, công nghiệp, thủy sản Ngô Thị Vân Anh và ccs (2013) [59] đã đánh giá tính dễ bị tổn thương trong bối cảnh BĐKH của thành phố Cần Thơ, đã xem xét các thành phần là: độ phơi nhiễm, độ nhạy và khả năng chống chịu Tuy nhiên, các biến được xác lập cho các thành phần: dân cư, nông nghiệp, công nghiệp, vệ sinh môi trường và cơ sở hạ tầng được xác định bằng phương pháp tích hợp bản đồ Vì thế tiêu chí độ phơi nhiễm, tính nhạy và khả năng chống chịu chưa được thể hiện rõ nét trong việc tính chỉ số dễ bị tổn thương

Trần Thục và ccs (2012) [60] đã xây dựng quy trình đánh giá tình trạng dễ bị tổn thương

do BĐKH đối với nông nghiệp, với các thành phần được xem xét độ phơi nhiễm, tính nhạy và khả năng thích ứng Phần lớn các nghiên cứu trên có các biến thuộc thành phần tính nhạy là các yếu tố trong lĩnh vực nông nghiệp chứ chưa bàn đến tính nhạy từ cộng đồng và kết cấu của xã hội

Nguyễn Mai Đăng và ccs (2011) [61] đã nghiên cứu xây dựng chỉ số rủi ro lũ ở vùng ngập lụt sông Đáy, đồng bằng sông Hồng Khái niệm tính dễ bị tổn thương đã được tác giả mở rộng và khái quát: mật độ dân số, nhận thức của cộng đồng, các công trình phòng

lũ, sự ô nhiễm, sự xói mòn và nhiều yếu tố khác Tuy nhiên, các tham số được đưa vào tính toán chỉ số dễ bị tổn thương còn hạn chế, chưa bao trùm và phản ánh hết các yếu tố

xã hội, đặc biệt đặc trưng quan trọng nhất là tình hình sử dụng đất đã không được xem

xét Nguyễn Mai Đăng đã sử dụng thuật toán phân tích thứ bậc (AHP) để xác định trọng

số của các tham số trong từng chỉ số Phân tích cặp trong AHP để xác định trọng số được lấy theo ý kiến chuyên gia Các giá trị như tai biến lũ được lấy từ kết quả mô phỏng lũ lịch sử năm 1971 còn số liệu về kinh tế xã hội trong tham số tổn thương và môi trường được thu thập được từ Niên giám thống kê để từ đó xây dựng bản đồ rủi ro lũ cho khu vực nghiên cứu Nghiên cứu này đã mang tính tổng hợp, tuy nhiên vẫn thiên về yếu tố

tự nhiên của hệ thống Ở đây các tham số được sử dụng là rất hạn chế, yếu tố kinh tế chỉ

có 04 tham số, yếu tố xã hội chỉ có 04 tham số Lượng thông tin này thực sự chưa thể hiện hết được bức tranh KTXH vùng nghiên cứu Cũng trong công trình này, ngoài hiện trạng sử dụng đất thì các tham số thể hiện khả năng chống chịu của người dân chưa được quan tâm đúng mức

Nghiên cứu về ảnh hưởng của XNM đến các hoạt động phát triển, đặc biệt là trong lĩnh vực nông nghiệp, có nhiều nghiên cứu đã được thực hiện Cụ thể là các nghiên cứu về ảnh hưởng của mặn tới sự phát triển của các giống lúa, hoa mầu và chăn nuôi Các nghiên cứu điển hình có thể đề cập tới bao gồm:

Đối với cây lúa, nhìn chung các nghiên cứu đối với các giống lúa nói chung đều nhận định rằng sau thời gian dài tiếp xúc với mặn, sự phát triển của cây lúa bị giảm [62] Mặn giảm sức trương của mô tế bào, hạn chế trực tiếp sinh trưởng và phát triển của cây và dẫn đến giảm năng suất hạt [63], [64] Các kết quả nghiên cứu cũng cho thấy khi độ mặn càng tăng thì năng suất càng giảm [49], [65]

Nghiên cứu của Nguyễn Văn Bé và cộng sự, 2017 [66] đã thực hiện đánh giá tác động của XNM vào mùa khô năm 2016 lên sản xuất nông nghiệp (trồng lúa) và nuôi trồng thủy sản nước mặn và đánh giá, phân tích khả năng thích nghi của người dân trước XNM kéo dài tại Huyện Trần Đề, tỉnh Sóc Trăng Để thực hiện mục tiêu, nghiên cứu đã sử dụng phương pháp điều tra phỏng vấn đối với 65 hộ dân thuộc phạm vi nghiên cứu Kết quả cho thấy, XNM đã gây thiệt hại lớn đến điện tích trồng lúa vụ Đông Xuân Với tổng điện tích đất trồng lúa của các hộ được phỏng vắn là 47,93 ha, thì có đến 21,33 ha bị thiệt hại 100 %, 19.6 ha bị thiệt hại trên 70% và 7ha bị thiệt hại trên 30 % Đối với thủy sản thì mức độ thiệt hại do XNM không đáng kể Vì mức chịu mặn của tôm thẻ chân trắng ở ngưỡng khoảng từ 10-20 ‰ và 10-15 ‰ đối với tôm sú phát triển

Để làm rõ hơn về ảnh hưởng của mặn đến sinh trưởng và năng suất của cây lúa, nghiên cứu của Nguyễn Quốc Khương và cộng sự, 2018 [67] đã tiến hành thí nghiệm trong nhà lưới cho một số giống lúa: Pokali (chuẩn kháng mặn), IR28 (chuẩn nhiễm mặn), OM5451, MTL547 và OM8017 với các nồng độ mặn của nước tưới 0 (nước sinh hoạt), 3, 4 và 5

‰ Kết quả cho thấy với nồng độ mặn từ 3 ‰ đã làm giảm chiều cao của cây lúa, số chồi

lúa trên chậu và số hạt chắc trên bông Năng suất hạt giảm 20 %, 57,5 % và 56,6% tương ứng với nồng độ mặn của nước tưới 3, 4 và 5 ‰ so với tưới nước sinh hoạt

Nghiên cứu về khả năng chịu mặn của một số giống lúa, nghiên cứu của Quan Thị Ái Liên và cộng sự, 2012 [68] đã xem xét các giống lúa Sỏi, Một Bụi Hồng và Nàng Quớt Biển theo phương pháp thí nghiệm Trong nghiên cứu này, tác giả đã đánh giá khả năng chịu mặn ở các mức: 5; 7,5; 10; và 12,5 ‰ so với mức 0 làm nghiệm thức đối chứng Các giống Đốc Phụng được dùng để đối chứng chuẩn kháng, giống IR28 được dùng làm đối chứng chuẩn nhiễm Sau 16 ngày thử mặn, nghiên cứu đã đánh giá được sự suy giảm của chiều cao cây, chiều dài rễ, tỷ lệ sống và phẩm chất chất hạt gạo (chiều dài, hình dạng, hàm lượng Protein, amylose, độ trở hồ, độ bền thể gel) Nhìn chung, các giống lúa Sỏi và Một Bụi Hồng có khả năng chống chịu ở mức độ trung bình với độ mặn 12,5

‰, và Nàng Quớt Biển ở độ mặn 10 ‰

Cũng sử dụng phương pháp thí nghiệm, nghiên cứu của Nguyễn Hồ Lam, 2018 [69] đã đánh giá cho 10 loại giống lúa chịu mặn trên 2 nền đất chịu mặn ở mức độ trung bình là 6,35 dS/m và 9,9 dS/m trong vụ Đông Xuân 2017, tại tỉnh Thừa Thiên Huế Các đặc điểm nông sinh học như chiều cao, năng suất và các yếu tố cấu thành năng suất được nghiên cứu Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng sự biểu hiện về sinh trưởng, năng suất và yếu tố cấu thành năng suất của các giống lúa thí nghiệm khá kém, đặc biệt là ở độ mặn cao Năng suất giảm 14,8 % khi độ mặn tăng từ 6,35 lên 99 dS/m

Tiếp cận theo mô hình mô phỏng, nghiên cứu Nguyễn Quang Phi, 2017 [70] đã đưa ra mức giảm năng suất của lúa khi bị nhiễm mặn Nghiên cứu đã ứng dụng mô hình AquaCrop để mô phỏng năng suất lúa OM5451 (chịu mặn mức 2-3 ‰) tại huyện Long Phú, tỉnh Sóc Trăng với các kịch bản: nước tưới nhiễm mặn, nước ngầm nhiễm mặn và

tổ hợp nước tưới và nước ngầm nhiễm mặn Kết quả mô phỏng cho thấy biện pháp canh tác truyền thống bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi sự XNM trong nước tưới, còn biện pháp canh tác mới lại bị ảnh hưởng nhiều do XNM trong nước ngầm

Bảng 1.1 Năng suất lúa bị ảnh hưởng do ảnh hưởng của XNM

Độ mặn

dS/m

Độ mặn (‰)

Năng suất (tấn/ha) Mức giảm NS % Truyền

thống

Canh tác mới

Truyền thống

Canh tác mới

Cũng như lúa, các loại cây trồng khác cũng chịu ảnh hưởng lớn của mặn trong các giai đoạn sinh trưởng như trì hoãn việc nảy mầm, thay đổi hình thái, cấu trúc cây, sự cân bằng dinh dưỡng và hạn chế năng suất [71]–[73]

Nghiên cứu về ảnh hưởng của mặn đến khả năng nảy mầm, sinh trưởng và năng suất của hai giống lạc L14 và L27, nghiên cứu Nguyễn Văn Thắng và cộng sự, 2017 [74] đã tiến hành thí nghiệm với các nồng độ mặn khác nhau (nồng độ NaCl 50 và 100 mM) Kết quả cho thấy, khi tăng nồng độ mặn, năng suất của các giống cây trồng đều giảm rõ rệt khoảng 38% đối với giống L14 và 56% đối với giống L27 Tuy nhiên giống lạc L14 cho năng suất cao hơn L24 trong các điều kiện mặn và không gây mặn

Cũng nghiên cứu về ảnh hưởng của mặn đến các giống lạc, Nguyễn Thị Thanh Hải và ccs (2013) [75] đã thực hiện trong vụ Thu 2012 tại nhà lưới nhằm đánh giá ảnh hưởng của hai mức nồng độ NaCl (2 ‰ và 4 ‰) đến sự sinh trưởng và năng suất của 6 giống lạc địa phương: Sẻ Quảng Ngãi, Lạc, Lạc Quảng Trị, Mỏ két Tây Ninh, Giấy Tây Ninh,

Đỏ Thái Bình Kết quả thí nghiệm cho thấy độ mặn ảnh hưởng đáng kể khả năng sinh trưởng và năng suất lạc Khi tăng nồng độ NaCl đã làm giảm chiều cao thân chính, trọng lượng vật chất khô và hàm lượng proline trong lá của tất cả các giống lạc theo dõi Bên cạnh đó, ảnh hưởng của nồng độ mặn tăng cao còn làm giảm năng suất và các yếu tố cấu thành năng suất lạc Cụ thể, khi độ mặn tăng lên là 2 ‰ thì mức giảm năng suất khoảng từ 10-18 %, và khi độ mặn tăng lên 4 ‰ thì năng suất giảm từ 30-44 % Trong

đó giống lạc Đỏ Thái Bình, giảm năng suất khoảng 18% và 40% với các độ mặn tương ứng

Đánh giá về tiềm năng chịu mặn của cây đậu nành và cây điền điền, nghiên cứu của Lê Ngọc Phương và cộng sự, 2018 [76] đã thực hiện thí nghiệm gồm hai bước: (i) thí nghiệm thủy canh có 4 nghiệm thức bổ sung muối ở 4 nồng độ 0; 25; 50; 100 mM NaCl với 4 lặp lại; (ii) thí nghiệm trong chậu đất có 3 nghiệm thức ngập mặn nhân tạo ở 3 nồng độ 0 ‰, 3 ‰, 6 ‰ với 3 lặp lại Kết quả cho thấy mức độ sinh trưởng của cây đậu nành tương đương nhau ở 2 điều kiện thí nghiệm Với thí nghiệm trồng trong chậu đất, cây đậu nành cũng giảm sinh trưởng nghiêm trọng, cụ thể với độ mặn 3 ‰ thì năng suất của cây đậu nành giảm khoảng 50 % và khi độ mặn lên 6 ‰ thì năng suất giảm nghiêm trọng ở khoảng 91 %

Theo báo cáo của Nguyễn Văn Đức Tiến và Võ Nhất Sinh (2016) [77] thì khi bị nhiễm mặn, cây trồng sẽ kém phát triển do rễ cây hạn chế hút nước dẫn đến cây bị thiếu nước; ngộ độc chủ yếu là Na+, Cl-; thiếu dinh dưỡng N, P, K, Ca, Mg… Đồng thời vi sinh vật

có trong đất quanh rễ và bên trong cây bị ảnh hưởng, dẫn tới làm giảm các chất dinh dưỡng do các vi sinh vật này tạo ra cho cây

Khi bị nhiễm mặn, ở giai đoạn đầu, nhiễm mặn tác động lên cây có phần giống như bị khô hạn, lá cây bị xào Nước mặn làm rễ cây giảm sự vận chuyển nước và dinh dưỡng lên cây Sau đó, tác động của nó có thể dẫn tới làm rụng các lá già, giảm diện tích và khả năng quang hợp của lá Mức độ nghiêm trọng của ảnh hưởng này phụ thuộc nhiều vào nồng độ muối hòa tan trong đất, nước và thời gian bị nhiễm mặn Mặn có ảnh hưởng xấu đến sinh trưởng phát triển và năng suất của cây trồng, thậm chí đưa đến chết cây

Bảng 1.2 Ngưỡng chịu mặn của một số loại cây trồng

STT Cây trồng

Ngưỡng chịu mặn

Độ dẫn điện EC (dS/m)

(Nguồn: Nguyễn Văn Đức Tiến và Võ Nhất Sinh (2016) [77])

Về khả năng chịu mặn của gia súc gia cầm, theo Trung tâm Khuyến nông quốc gia, các loại gia súc gia cầm như: gà vịt chịu đựng mặn từ 1-2 ‰, heo dưới 4 ‰, trâu, bò và dê dưới 7 ‰, vịt biển từ 11-15 ‰ Gia súc non, đang mang thai và cho sữa chịu mặn kém hơn ở gia súc trưởng thành và gia súc nuôi thịt [78]

Có thể nhận thấy XNM có những tác động chủ yếu đến các hoạt động trong nông nghiệp bao gồm: ảnh hưởng đến trồng lúa, hoa mầu, cây lâu năm cũng như các hoạt động chăn nuôi gia súc, gia cầm Tuy nhiên, các nghiên cứu đó mới chỉ dừng lại ở mức đánh giá

sự tăng giảm độ mặn ảnh hưởng đến các giống loài riêng lẻ mà chưa có đánh giá tổng hợp tác động của XNM đến hoạt động phát triển kinh tế–xã hội ở địa phương

1.4 Các Kịch bản Biến đổi khí hậu và Nước biển dâng cho Việt Nam

Năm 2009, Bộ TNMT đã xây dựng và công bố kịch bản BĐKH và NBD cho Việt Nam

để kịp thời phục vụ các Bộ, ngành và các địa phương thực hiện Chương trình mục tiêu quốc gia ứng phó với BĐKH Năm 2011, Chiến lược quốc gia về BĐKH được ban hành, xác định mục tiêu cho các giai đoạn và các dự án ưu tiên Bộ TNMT đã cập nhật kịch bản BĐKH và NBD dựa trên các nguồn dữ liệu, các điều kiện khí hậu cụ thể của Việt Nam và các sản phẩm của các mô hình khí hậu tại thời điểm đó Kịch bản BĐKH là cơ

sở để các Bộ, ngành và các địa phương đánh giá tác động của BĐKH, xây dựng kế hoạch hành động ứng phó và tích hợp các vấn đề BĐKH vào các chiến lược phát triển kinh tế

- xã hội Kịch bản BĐKH chi tiết năm 2016 được xây dựng dựa trên cơ sở các số liệu khí tượng thủy văn và mực nước biển của Việt Nam cập nhật đến năm 2014; số liệu địa hình được cập nhật đến tháng 3 năm 2016; phương pháp mới nhất trong Báo cáo đánh giá khí hậu lần thứ 5 của Ban liên chính phủ về BĐKH; các mô hình khí hậu toàn cầu

và mô hình khí hậu khu vực độ phân giải cao; theo phương pháp chi tiết hóa động lực kết hợp hiệu chỉnh thống kê sản phẩm mô hình Các kịch bản BĐKH và NBD có mức

độ chi tiết đến đơn vị hành chính cấp tỉnh và các đảo, quần đảo của Việt Nam Bản đồ nguy cơ ngập do NBD có mức độ chi tiết đến cấp huyện và đến cấp xã đối với các khu vực có bản đồ địa hình tỷ lệ lớn Kịch bản về một số đặc trưng cực trị khí hậu được cung cấp để phục vụ công tác quy hoạch [79]

Gần đây nhất ngày 31/12/2021, Bộ TNMT đã công bố Kịch bản BĐKH phiên bản cập nhật năm 2020 Nội dung Kịch bản BĐKH phiên bản năm 2020 được xây dựng cập nhật

sử dụng các công bố mới nhất của Ủy ban Liên chính phủ về BĐKH (IPCC): Báo cáo đặc biệt về tác động của sự nóng lên toàn cầu khi nhiệt độ trung bình toàn cầu vượt ngưỡng 1,5C so với thời kỳ tiền công nghiệp; Báo cáo đặc biệt về BĐKH và đất; Báo cáo đặc biệt về thay đổi đại dương và thay đổi băng quyển Kịch bản cũng đã sử dụng

số liệu quan trắc và số liệu mô hình số độ cao của Việt Nam cập nhật đến năm 2020, bổ sung 10 phương án mô hình toàn cầu và 6 mô hình khu vực để dự tính các kịch bản BĐKH và NBD, nguy cơ ngập do NBD chi tiết đến các đơn vị hành chính cấp huyện, các đảo và quần đảo của Việt Nam [80]

So sánh kết quả kịch bản BĐKH và NBD năm 2016 và 2020 tại khu vực từ Hòn Dáu đến Đèo Ngang (Bảng 1.3) cho thấy: đối với kịch bản RCP4.5, mực NBD giữa 2 KB

2016 và 2020 không có sự chênh lệch ở các mốc thời gian 2040 và 2050, ngoại trừ tại mốc năm 2030, mực NBD theo KB 2020 so với KB 2016 thấp hơn 1 cm; đối với kịch bản RCP8.5, tại mốc 2030, mực NBD không thay đổi trong khu vực, tuy nhiên ở mốc năm 2040 và 2050 mực NBD theo KB 2020 cao hơn KB 2016 là 1 cm

Bảng 1.3 Mực NBD theo các kịch bản tại khu vực Hòn Dáu – Đèo Ngang (cm)

1.5.1 Đặc điểm chung về lưu vực nghiên cứu

Lưu vực sông Hồng - sông Thái Bình là một lưu vực sông liên quốc gia chảy qua 3 nước: Việt Nam, Trung Quốc, Lào với tổng diện tích tự nhiên là: 169.000 km2 Vùng đồng bằng châu thổ sông nằm hoàn toàn trong lãnh thổ Việt Nam có diện tích ước tính khoảng 17.000 km2 Chiều dài sông Hồng trong lãnh thổ Việt Nam khoảng 328 km Phần lưu vực nằm ở Trung quốc là: 81.200 km2 chiếm 48 % diện tích toàn lưu vực; phần lưu vực nằm ở Lào là: 1.100 km2 chiếm 0,7 % diện tích toàn lưu vực; và phần lưu vực nằm ở Việt Nam là: 86.680 km2 chiếm 51,3 % diện tích lưu vực

Địa hình lưu vực sông Hồng có hướng dốc chung từ tây bắc xuống đông nam, địa hình phần lớn là đồi núi, chia cắt mạnh, khoảng 70 % diện tích ở độ cao trên 500 m và khoảng

47 % diện tích lưu vực ở độ cao trên 1000 m Vùng ĐBSH có cao trình mặt đất từ 0,4 

9 m Với 58,4 % diện tích ở mức thấp hơn 2 m Ở cao trình này hoàn toàn bị ảnh hưởng thuỷ triều nếu không có hệ thống đê biển và đê vùng cửa sông Hơn 72 % diện tích đồng bằng ở cao trình thấp hơn 3 m Ở cao trình này hoàn toàn bị ảnh hưởng nước biển nếu xảy ra bão cấp 9 vào lúc xảy ra triều cường Bốn tỉnh Hải Phòng, Thái Bình, Nam Hà

và Ninh Bình có trên 80 % diện tích đất đai có cao trình thấp hơn 2 m

Dọc theo các sông vùng đồng bằng sông Hồng đều có đê bảo vệ từ nhiều năm nay, vì vậy do tác dụng bồi lắng của phù sa sông Hồng, cao trình vùng mặt đất bãi sông ngoài

đê thường cao hơn cao trình mặt đất trong dòng chính từ 3  5 m

Đồng bằng châu thổ sông Hồng giáp biển chịu sự điều hoà của biển nên trong mùa hạ bớt nóng hơn và lượng ẩm tăng lên Ảnh hưởng của bão cũng trực tiếp trong thời kỳ từ tháng VI đến tháng X và nhất là trong các tháng VII và VI Tốc độ của gió ở ven bờ biển

có thể vượt 50 m/s Mưa bão thường đạt 200  300 mm/ngày Đặc biệt những đợt mưa trong bão, trong vòng 3 ngày tổng lượng mưa đạt từ 600 đến xấp xỉ 1000 mm Các kết